論文の概要: Parameter Estimation using Reinforcement Learning Causal Curiosity: Limits and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08453v1
• Date: Tue, 13 May 2025 11:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.535591
• Title: Parameter Estimation using Reinforcement Learning Causal Curiosity: Limits and Challenges
• Title（参考訳）: 強化学習因果好奇心を用いたパラメータ推定:限界と課題
• Authors: Miguel Arana-Catania, Weisi Guo,
• Abstract要約: 因果好奇心は、直接測定することなく、できるだけ正確に効率的に推定することを目的としている。 本稿では,この手法の今後のポテンシャルと現在の限界を計測精度で解析する。 本研究の結果,我々は因果好奇心法の改良と効率的な設計の提案を推し進めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.872096639211664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal understanding is important in many disciplines of science and engineering, where we seek to understand how different factors in the system causally affect an experiment or situation and pave a pathway towards creating effective or optimising existing models. Examples of use cases are autonomous exploration and modelling of unknown environments or assessing key variables in optimising large complex systems. In this paper, we analyse a Reinforcement Learning approach called Causal Curiosity, which aims to estimate as accurately and efficiently as possible, without directly measuring them, the value of factors that causally determine the dynamics of a system. Whilst the idea presents a pathway forward, measurement accuracy is the foundation of methodology effectiveness. Focusing on the current causal curiosity's robotic manipulator, we present for the first time a measurement accuracy analysis of the future potentials and current limitations of this technique and an analysis of its sensitivity and confounding factor disentanglement capability - crucial for causal analysis. As a result of our work, we promote proposals for an improved and efficient design of Causal Curiosity methods to be applied to real-world complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 因果理解は科学や工学の多くの分野において重要であり、システム内の異なる要因が実験や状況に因果的にどう影響するかを理解し、既存のモデルを効果的または最適化するための道を開く。 ユースケースの例としては、未知環境の自律的な探索とモデリング、大規模な複雑なシステムの最適化における重要な変数の評価などがある。 本稿では, 因果好奇心(Causal Curiosity)と呼ばれる強化学習アプローチを, 直接的に測定することなく, システムの力学を因果的に決定する因子の値として, 可能な限り正確に効率的に推定することを目的とする。 このアイデアが進む道を示す一方で、測定精度は方法論の有効性の基盤となっている。 本研究では、現在の因果好奇心のロボットマニピュレータに着目し、将来の可能性と現状の限界を計測精度で分析し、因果解析に欠かせない因子非絡合能力と感度を解析した。 本研究の結果,実世界の複雑なシナリオに適用可能な因果好奇心法の改良と効率的な設計を提案する。

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