Riassunto analitico
Negli ultimi anni, il progresso del Deep Learning e l’accesso a estesi dataset hanno portato a notevoli progressi in vari settori dell’intelligenza artificiale come la visione artificiale, la robotica e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Questi progressi hanno consentito la creazione di una nuova direzione di ricerca chiamata Embodied AI. Questo campo mira a creare agenti intelligenti, come i robot, che possano interagire efficacemente con il loro ambiente per risolvere compiti complessi. Gli agenti intelligenti dovrebbero percepire l’ambiente circostante, impegnarsi in dialoghi e comprendere input multimodali, navigare e interagire con le altre entità che eseguono azioni con dipendenze a lungo termine.
Nella nostra ricerca, abbiamo concentrato il nostro lavoro su un obiettivo specifico all’interno del dominio di Embodied AI: migliorare le capacità di esplorazione degli attuali agenti embodied. Un'esplorazione efficace è importante perché consente agli agenti di modellare efficacemente l'ambiente e facilita l'esecuzione di molti altri compiti.
Per raggiungere questo obiettivo, ci siamo allineati alle attuali tendenze della letteratura adottando un approccio di Deep Reinforcement Learning (DRL). Abbiamo ideato un'architettura di agenti autonomi alimentata da un nuovo metodo di esplorazione all'avanguardia basato su bonus episodici ellittici. Questo approccio estende i bonus episodici basati sul conteggio a spazi di stati continui, come lo spazio di osservazione di un agente embodied, e incoraggia l’agente a esplorare nuovi stati.
Il nostro lavoro di sviluppo è stato condotto all'interno di Habitat Simulator, una piattaforma fotorealistica progettata per la navigazione embodied in ambienti interni, ampiamente utilizzata in diversi contesti di Embodied AI. In ciascun ambiente simulato, l'agente naviga attraverso una serie di stanze, interagendo con l'ambiente circostante attraverso una serie predefinita di azioni discrete.
Nello specifico, abbiamo sfruttato gli ambienti fotorealistici contenuti nei dataset Gibson e Matterport3D per eseguire i nostri esperimenti e dimostrare le capacità di generalizzazione del nostro approccio.
Per misurare sperimentalmente l'efficacia dell'approccio proposto, abbiamo valutato le prestazioni del nostro agente con i metodi di esplorazione esistenti basati su DRL per agenti embodied. I risultati presentati nella nostra analisi sperimentale dimostrano l'efficacia dell'approccio proposto per l'esplorazione e la sua generalizzazione a diversi ambienti.
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Abstract
In recent years, the advancement of Deep Learning and the access to extensive datasets led to remarkable progress in various AI domains like Computer Vision, Robotics, and Natural Language Processing.
These advancements allowed the creation of a new research direction called Embodied AI. This field aims to create smart agents, such as robots, that can effectively interact with their environment to solve complex tasks. Intelligent agents should perceive the surroundings, engage in dialogues and comprehend multimodal inputs, navigate and interact with the other entities performing actions with long-term dependencies.
In our research, we focused our work on a specific goal within the Embodied AI domain: enhancing the exploration capabilities of current embodied agents. Effective exploration is important because it enables agents to effectively model the environment and facilitates the execution of several other embodied tasks.
To address this objective, we aligned with current trends in literature by adopting a Deep Reinforcement Learning (DRL) approach. We devised an autonomous agent architecture powered by a novel state-of-the-art exploration method based on Elliptical Episodic Bonuses. This approach extends count-based episodic bonuses to continuous state spaces, such as the observation space of an embodied agent, and encourages the agent to explore novel states.
Our development work was conducted within Habitat Simulator, a photorealistic platform designed for embodied navigation in indoor environments, widely used across different Embodied AI settings. In each simulated environment, the agent navigates through a series of rooms, interacting with its surroundings through a predefined set of discrete actions.
Specifically, we leveraged the photo-realistic environments contained in Gibson and Matterport3D datasets to perform our experiments and prove the generalization capabilities of our approach.
To experimentally measure the effectiveness of the proposed approach, we evaluated the performance of our agent with existing DRL-based exploration methods for embodied agents. The results presented in our experimental analysis demonstrate the effectiveness of the proposed approach for exploration and its generalization to different environments.
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