Mini-BEHAVIOR: A Procedurally Generated Benchmark for Long-horizon Decision-Making in Embodied AI

要約

Mini-BEHAVIORは、エージェントが推論と意思決定スキルを使って、人間の日常的な課題に似た複雑な活動を解決することに挑戦する、新しい具現化AIのベンチマークである。Mini-BEHAVIOR環境は、高速で現実的なグリッドワールド環境であり、複雑な具現化AIベンチマークに見られる象徴的なレベルの物理的リアリズムと複雑さを維持しながら、迅速なプロトタイピングと使いやすさの利点を提供する。無数のタスクバリエーションを作成し、オープンエンドな学習をサポートするために、手続き的生成などの主要な機能を導入しています。Mini-BEHAVIORは、オリジナルのBEHAVIORベンチマークの様々な家庭用タスクの実装と、データ収集と強化学習エージェントトレーニングのためのスターターコードを提供します。要するに、Mini-BEHAVIORは、具現化AIにおける意思決定と計画ソリューションを評価するための、高速でオープンエンドなベンチマークを提供します。Mini-BEHAVIORは、研究のためのユーザーフレンドリーな入り口として機能し、ソリューションの評価と開発を容易にし、具現化AIの分野を発展させながら、その評価と開発を簡素化します。コードは https://github.com/StanfordVL/mini_behavior で公開されています。

要約(オリジナル)

We present Mini-BEHAVIOR, a novel benchmark for embodied AI that challenges agents to use reasoning and decision-making skills to solve complex activities that resemble everyday human challenges. The Mini-BEHAVIOR environment is a fast, realistic Gridworld environment that offers the benefits of rapid prototyping and ease of use while preserving a symbolic level of physical realism and complexity found in complex embodied AI benchmarks. We introduce key features such as procedural generation, to enable the creation of countless task variations and support open-ended learning. Mini-BEHAVIOR provides implementations of various household tasks from the original BEHAVIOR benchmark, along with starter code for data collection and reinforcement learning agent training. In essence, Mini-BEHAVIOR offers a fast, open-ended benchmark for evaluating decision-making and planning solutions in embodied AI. It serves as a user-friendly entry point for research and facilitates the evaluation and development of solutions, simplifying their assessment and development while advancing the field of embodied AI. Code is publicly available at https://github.com/StanfordVL/mini_behavior.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL