Bayesian Inverse Physics for Neuro-Symbolic Robot Learning

要約

自律的な探査から支援技術まで、現実世界のロボットアプリケーションには、適応性、解釈可能、およびデータ効率の良い学習パラダイムが必要です。
ディープラーニングアーキテクチャと基礎モデルは、多様なロボットアプリケーションの大幅な進歩を促進していますが、未知の動的環境で効率的かつ確実に動作する能力が限られたままです。
このポジションペーパーでは、これらの制限を批判的に評価し、データ駆動型の学習を意図的で構造化された推論と組み合わせるための概念的なフレームワークを導入します。
具体的には、効率的な世界モデリングのための微分可能な物理学を活用し、不確実性を認識した意思決定のためのベイジアン推論、および新しいタスクへの迅速な適応のためのメタ学習を提案します。
ニューラルモデルに物理的な象徴的な推論を埋め込むことにより、ロボットはトレーニングデータを超えて一般化し、新しい状況に関する理由を一般化し、知識を継続的に拡大することができます。
このようなハイブリッドニューロシンボリックアーキテクチャは、次世代の自律システムにとって不可欠であると主張し、この目的のために、それらの開発を導き、加速するための研究ロードマップを提供します。

要約(オリジナル)

Real-world robotic applications, from autonomous exploration to assistive technologies, require adaptive, interpretable, and data-efficient learning paradigms. While deep learning architectures and foundation models have driven significant advances in diverse robotic applications, they remain limited in their ability to operate efficiently and reliably in unknown and dynamic environments. In this position paper, we critically assess these limitations and introduce a conceptual framework for combining data-driven learning with deliberate, structured reasoning. Specifically, we propose leveraging differentiable physics for efficient world modeling, Bayesian inference for uncertainty-aware decision-making, and meta-learning for rapid adaptation to new tasks. By embedding physical symbolic reasoning within neural models, robots could generalize beyond their training data, reason about novel situations, and continuously expand their knowledge. We argue that such hybrid neuro-symbolic architectures are essential for the next generation of autonomous systems, and to this end, we provide a research roadmap to guide and accelerate their development.

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