論文の概要: Assistax: A Hardware-Accelerated Reinforcement Learning Benchmark for Assistive Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21638v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 09:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.968968
• Title: Assistax: A Hardware-Accelerated Reinforcement Learning Benchmark for Assistive Robotics
• Title（参考訳）: Assistax:Assistive Roboticsのためのハードウェアアクセラレーション強化学習ベンチマーク
• Authors: Leonard Hinckeldey, Elliot Fosong, Elle Miller, Rimvydas Rubavicius, Trevor McInroe, Patricia Wollstadt, Christiane B. Wiebel-Herboth, Subramanian Ramamoorthy, Stefano V. Albrecht,
• Abstract要約: ゲームは、関連する課題を提示し、実行しやすく、理解しやすいため、強化学習ベンチマークを支配しています。 Assistaxは、支援ロボットタスクに起因する課題に対処するために設計されたオープンソースのベンチマークである。 オープンループのウォールタイムに関しては、AsistaxはCPUベースの代替よりもベクタライジングトレーニングの実行が速い場合、最大370タイムで動作します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.70896736010314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of reinforcement learning (RL) algorithms has been largely driven by ambitious challenge tasks and benchmarks. Games have dominated RL benchmarks because they present relevant challenges, are inexpensive to run and easy to understand. While games such as Go and Atari have led to many breakthroughs, they often do not directly translate to real-world embodied applications. In recognising the need to diversify RL benchmarks and addressing complexities that arise in embodied interaction scenarios, we introduce Assistax: an open-source benchmark designed to address challenges arising in assistive robotics tasks. Assistax uses JAX's hardware acceleration for significant speed-ups for learning in physics-based simulations. In terms of open-loop wall-clock time, Assistax runs up to $370\times$ faster when vectorising training runs compared to CPU-based alternatives. Assistax conceptualises the interaction between an assistive robot and an active human patient using multi-agent RL to train a population of diverse partner agents against which an embodied robotic agent's zero-shot coordination capabilities can be tested. Extensive evaluation and hyperparameter tuning for popular continuous control RL and MARL algorithms provide reliable baselines and establish Assistax as a practical benchmark for advancing RL research for assistive robotics. The code is available at: https://github.com/assistive-autonomy/assistax.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)アルゴリズムの開発は、大半が野心的な課題タスクとベンチマークによって進められている。 ゲームはRLベンチマークを支配してきた。 GoやAtariといったゲームは多くのブレークスルーをもたらしているが、現実世界の具体化アプリケーションに直接変換しないことが多い。 RLベンチマークの多様化の必要性を認識し、具体的相互作用シナリオで発生する複雑さに対処する上で、補助ロボットタスクに起因する課題に対処するために設計されたオープンソースのベンチマークであるAssistaxを紹介します。 AssistaxはJAXのハードウェアアクセラレーションを使用して、物理ベースのシミュレーションで学ぶための大幅なスピードアップを実現している。 オープンループの壁時計に関しては、AsistaxはCPUベースの代替よりもベクタライジングトレーニングが高速な場合、最大$370\times$を走らせる。 Assistaxは、多エージェントRLを用いた支援ロボットとアクティブなヒト患者の相互作用を概念化し、エンボディされたロボットエージェントのゼロショット調整能力をテストできる多様なパートナーエージェントの集団を訓練する。 一般的な連続制御RLおよびMARLアルゴリズムに対する広範評価とハイパーパラメータチューニングは、信頼性の高いベースラインを提供し、補助ロボットのためのRL研究を進めるための実用的なベンチマークとしてAssistaxを確立する。 コードは、https://github.com/assistive-autonomy/assistax.comで入手できる。

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