Parameter Estimation using Reinforcement Learning Causal Curiosity: Limits and Challenges

要約

因果的理解は、科学と工学の多くの分野で重要です。ここでは、システムのさまざまな要因が実験や状況にどのように因果関係に影響し、既存のモデルを効果的または最適化するための道を開くかを理解しようとします。
ユースケースの例は、不明な環境の自律的な調査とモデリング、または大規模な複雑なシステムの最適化における重要な変数の評価です。
この論文では、システムのダイナミクスを因果的に決定する要因の価値を直接測定せずに、可能な限り正確かつ効率的に推定することを目的とする因果好奇心と呼ばれる強化学習アプローチを分析します。
このアイデアは前方の経路を提示しますが、測定精度は方法論の有効性の基礎です。
現在の因果関係の好奇心のロボットマニピュレーターに焦点を当て、この技術の将来のポテンシャルと現在の制限の測定精度分析、およびその感度と交絡因子の解放能力の分析 – 因果分析に重要なことを初めて紹介します。
私たちの仕事の結果として、私たちは、現実世界の複雑なシナリオに適用される因果関係の方法の改善された効率的な設計の提案を促進します。

要約(オリジナル)

Causal understanding is important in many disciplines of science and engineering, where we seek to understand how different factors in the system causally affect an experiment or situation and pave a pathway towards creating effective or optimising existing models. Examples of use cases are autonomous exploration and modelling of unknown environments or assessing key variables in optimising large complex systems. In this paper, we analyse a Reinforcement Learning approach called Causal Curiosity, which aims to estimate as accurately and efficiently as possible, without directly measuring them, the value of factors that causally determine the dynamics of a system. Whilst the idea presents a pathway forward, measurement accuracy is the foundation of methodology effectiveness. Focusing on the current causal curiosity’s robotic manipulator, we present for the first time a measurement accuracy analysis of the future potentials and current limitations of this technique and an analysis of its sensitivity and confounding factor disentanglement capability – crucial for causal analysis. As a result of our work, we promote proposals for an improved and efficient design of Causal Curiosity methods to be applied to real-world complex scenarios.

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