論文の概要: Time-Aware World Model for Adaptive Prediction and Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08441v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 04:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.468325
• Title: Time-Aware World Model for Adaptive Prediction and Control
• Title（参考訳）: 適応予測と制御のための時間認識世界モデル
• Authors: Anh N. Nhu, Sanghyun Son, Ming Lin,
• Abstract要約: Time-Aware World Model (TAWM) は、時間力学を明示的に組み込んだモデルベースのアプローチである。 TAWMは様々な制御問題にまたがる高頻度および低周波のタスクダイナミクスを学習する。 経験的評価は、TAWMが従来のモデルより一貫して優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.139507820478872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce the Time-Aware World Model (TAWM), a model-based approach that explicitly incorporates temporal dynamics. By conditioning on the time-step size, {\Delta}t, and training over a diverse range of {\Delta}t values -- rather than sampling at a fixed time-step -- TAWM learns both high- and low-frequency task dynamics across diverse control problems. Grounded in the information-theoretic insight that the optimal sampling rate depends on a system's underlying dynamics, this time-aware formulation improves both performance and data efficiency. Empirical evaluations show that TAWM consistently outperforms conventional models across varying observation rates in a variety of control tasks, using the same number of training samples and iterations. Our code can be found online at: github.com/anh-nn01/Time-Aware-World-Model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時間的ダイナミクスを明示的に組み込んだモデルベースアプローチであるTAWM(Time-Aware World Model)を紹介する。 時間ステップのサイズ、 Delta}t を条件にし、一定の時間ステップでサンプリングするのではなく、様々な範囲の {\Delta}t 値をトレーニングすることで、TAWM は様々な制御問題にまたがる高頻度タスクと低周波タスクのダイナミクスを学習する。 最適なサンプリングレートはシステムの基盤となるダイナミクスに依存するという情報理論的な洞察に基づいて、この時間認識の定式化は性能とデータ効率の両方を改善する。 実験的な評価では、TAWMは様々な制御タスクにおいて、同じ数のトレーニングサンプルとイテレーションを使用して、様々な観察率で従来のモデルよりも一貫して優れていた。 私たちのコードは、github.com/anh-nn01/Time-Aware-World-Modelでオンラインで見られます。

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