論文の概要: Social-spatial dependencies for learning visual navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07460v1
• Date: Wed, 08 Jul 2026 14:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.405766
• Title: Social-spatial dependencies for learning visual navigation
• Title（参考訳）: 視覚ナビゲーション学習における社会的空間依存性
• Authors: Patrick Govoni, Pawel Romanczuk,
• Abstract要約: 社会生物のナビゲーションが完全に独立した活動であることはめったにない。 グループ構造とダイナミクス、および具体的相互作用は有用な振る舞いに重大な影響を及ぼす。 本研究は, 社会生物の個人行動のみを検査するアプローチに挑戦するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Navigation for social organisms rarely is a fully independent activity. Group structure and dynamics, as well as embodied interactions, critically influence useful behavior. Individual neural network controlled agents are trained to navigate in different social contexts, where social dependence and behavioral strategy learned is determined by relative task performance and spatial effect. Increasing high quality social information drives phase transitions from individual to following navigational strategy, and to collision avoidance in response to a crowded foraging patch. Predictable, nonstationary environmental dynamics drive behavioral hybridization between individual and social navigation, far and near the patch. Our findings challenge the approach of only inspecting individual behavior for social organisms and highlight the importance of taking a bottom-up approach in understanding how organisms behave.
• Abstract（参考訳）: 社会生物のナビゲーションが完全に独立した活動であることはめったにない。 グループ構造とダイナミクス、および具体的相互作用は有用な振る舞いに重大な影響を及ぼす。 個々のニューラルネットワーク制御エージェントは、社会的依存と行動戦略が相対的なタスクパフォーマンスと空間効果によって決定される、異なる社会的文脈でナビゲートするように訓練される。 高品質な社会情報の増加は、個体からナビゲーション戦略への位相遷移を促進し、混み合った捕食パッチに応答して衝突を避ける。 予測可能な非定常環境力学は、パッチの遠くと近くにある個人と社会のナビゲーション間の行動のハイブリッド化を促進する。 本研究は, 社会生物の個々人の行動のみを検査するアプローチに挑戦し, 生物の行動を理解するためのボトムアップアプローチの重要性を強調した。

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