A Study of the Efficacy of Generative Flow Networks for Robotics and Machine Fault-Adaptation

要約

ロボット工学の進歩により、製造、緊急対応、医療などのさまざまな分野で作業を自動化する可能性が開かれました。
しかし、ロボットが現実世界の環境で効果的に動作することを妨げる重大な課題は、ロボットが予期せぬ状況に遭遇する配布外 (OOD) 状況です。
主な OOD 状況の 1 つは、ロボットが障害に遭遇した場合であり、現実世界でのロボットの操作には障害への適応が不可欠です。
現在の最先端の強化学習アルゴリズムは有望な結果を示していますが、サンプルの非効率性に問題があり、OOD 状況に一般化する能力が限られているため、適応速度が遅くなります。
私たちの研究は、ハードウェアの耐障害性と高速な障害適応性をマシンに追加するための一歩です。
この研究では、私たちの主な焦点は、ロボット環境、特に機械故障適応の領域における生成フロー ネットワークの有効性を調査することです。
私たちは実験で Reacher と呼ばれるロボット環境をシミュレートしました。
この環境を変更して、現実世界のマシン/ロボットの誤動作を再現する 4 つの異なる障害環境を導入します。
この研究の実証的評価は、連続生成フロー ネットワーク (CFlowNet) が実際に、敵対的な条件下でマシンに適応的な動作を追加する機能を備えていることを示しています。
さらに、強化学習アルゴリズムを使用した CFlowNet の比較分析により、適応速度とサンプル効率の観点からパフォーマンスに関する重要な洞察が得られます。
さらに、別の研究では、障害前のタスクから障害後の環境に知識を伝達することの影響を調査しています。
私たちの実験では、CFlowNets が実世界のマシンに導入できる可能性があり、機能不全が発生した場合でも機能を維持できる適応性を実証できることが確認されました。

要約(オリジナル)

Advancements in robotics have opened possibilities to automate tasks in various fields such as manufacturing, emergency response and healthcare. However, a significant challenge that prevents robots from operating in real-world environments effectively is out-of-distribution (OOD) situations, wherein robots encounter unforseen situations. One major OOD situations is when robots encounter faults, making fault adaptation essential for real-world operation for robots. Current state-of-the-art reinforcement learning algorithms show promising results but suffer from sample inefficiency, leading to low adaptation speed due to their limited ability to generalize to OOD situations. Our research is a step towards adding hardware fault tolerance and fast fault adaptability to machines. In this research, our primary focus is to investigate the efficacy of generative flow networks in robotic environments, particularly in the domain of machine fault adaptation. We simulated a robotic environment called Reacher in our experiments. We modify this environment to introduce four distinct fault environments that replicate real-world machines/robot malfunctions. The empirical evaluation of this research indicates that continuous generative flow networks (CFlowNets) indeed have the capability to add adaptive behaviors in machines under adversarial conditions. Furthermore, the comparative analysis of CFlowNets with reinforcement learning algorithms also provides some key insights into the performance in terms of adaptation speed and sample efficiency. Additionally, a separate study investigates the implications of transferring knowledge from pre-fault task to post-fault environments. Our experiments confirm that CFlowNets has the potential to be deployed in a real-world machine and it can demonstrate adaptability in case of malfunctions to maintain functionality.

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