- …
- …
#32
summarized by : Seitaro Shinagawa
どんな論文か?
身体のあるエージェントを指定の目的地に移動させるナビゲーション課題において、エージェントが目の前の物体を動かせた方が効率的に目標に到達できる場合がある。本研究ではエージェントが目の前の物体を押しのけるなど環境に作用して、環境がどのように変化するかを明示的に予測するNeural Interaction Engine (NIE)を導入することでこれを実現する。
新規性
従来の身体のあるエージェントのナビゲーション課題は環境が変化しない前提だったが、本研究では新しくエージェントが環境に作用できるという問題設定を提案した。さらに、環境の変化を明示的に予測するNIEモジュールを導入した点が新しい。
結果
物理シミュレーション上の環境であるAI2-THOR環境において、NIEありのエージェントは、NIEなしのエージェントよりも1)目標への経路が遮断された状態で目標に到達するタスク、2)物体を押して目標位置に移動するタスクで有効性を示した。
その他(なぜ通ったか?等)
補足:学習自体はPPOを利用した強化学習で最適化している。コードが公開中:https://github.com/KuoHaoZeng/Interactive_Visual_Navigation
- …
- …