Causality-Aware Transformer Networks for Robotic Navigation

要約

機械学習アルゴリズムの最近の進歩により、汎用性の高い組み込み型 AI システムの開発に対する関心が高まっています。
ただし、この分野における現在の研究では、改善の余地があることが明らかになりました。
まず、RNN とトランスフォーマーを直接採用すると、Embedded AI と従来のシーケンシャル データ モデリングの間の具体的な違いが見落とされることが多く、Embodied AI タスクにおけるパフォーマンスが制限される可能性があります。
第 2 に、事前トレーニングされたモジュールやデータセット固有のロジックなどのタスク固有の構成に依存するため、これらの方法の汎用性が損なわれます。
私たちは、最初に、因果関係のレンズを通して、身体化 AI タスクと他のシーケンシャル データ タスク間の固有の違いを調査し、身体化 AI に対する従来のシーケンシャル手法の不適切性を解明するための因果関係のフレームワークを提示することで、これらの制約に対処します。
この因果関係の観点を活用することで、モデルの環境理解機能を強化する因果理解モジュールを備えた、ナビゲーション用の因果関係認識トランス (CAT) ネットワークを提案します。
一方、私たちの方法にはタスク固有の帰納的バイアスがなく、エンドツーエンドの方法でトレーニングできるため、さまざまなコンテキストにわたる方法の一般化可能性が高まります。
経験的評価により、私たちの方法論は、さまざまな設定、タスク、シミュレーション環境にわたってベンチマークのパフォーマンスを常に上回っていることが実証されています。
広範なアブレーション研究により、パフォーマンスの向上は因果理解モジュールによるものであることが明らかになり、強化学習と教師あり学習の両方の設定で有効性と効率性が実証されています。

要約(オリジナル)

Recent advances in machine learning algorithms have garnered growing interest in developing versatile Embodied AI systems. However, current research in this domain reveals opportunities for improvement. First, the direct adoption of RNNs and Transformers often overlooks the specific differences between Embodied AI and traditional sequential data modelling, potentially limiting its performance in Embodied AI tasks. Second, the reliance on task-specific configurations, such as pre-trained modules and dataset-specific logic, compromises the generalizability of these methods. We address these constraints by initially exploring the unique differences between Embodied AI tasks and other sequential data tasks through the lens of Causality, presenting a causal framework to elucidate the inadequacies of conventional sequential methods for Embodied AI. By leveraging this causal perspective, we propose Causality-Aware Transformer (CAT) Networks for Navigation, featuring a Causal Understanding Module to enhance the models’s Environmental Understanding capability. Meanwhile, our method is devoid of task-specific inductive biases and can be trained in an End-to-End manner, which enhances the method’s generalizability across various contexts. Empirical evaluations demonstrate that our methodology consistently surpasses benchmark performances across a spectrum of settings, tasks and simulation environments. Extensive ablation studies reveal that the performance gains can be attributed to the Causal Understanding Module, which demonstrates effectiveness and efficiency in both Reinforcement Learning and Supervised Learning settings.

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