H2-EMV: Framework di Memoria Gerarchica per il Deployment Continuo di Robot
I ricercatori hanno introdotto un nuovo framework chiamato H2-EMV che consente ai robot umanoidi di decidere quali informazioni conservare in base al modo in cui gli utenti interagiscono con loro. Questo sistema costruisce gradualmente una memoria episodica gerarchica e utilizza un modello linguistico per identificare ciò che può essere dimenticato, adattando le sue regole in base al feedback degli utenti su cosa omettere. Testato in ambienti domestici simulati e con 20,5 ore di dati reali da ARMAR-7, H2-EMV è riuscito a ridurre la dimensione della memoria del 45% e il tempo di calcolo delle query del 35%, mantenendo al contempo l'accuratezza. Questo sviluppo affronta la sfida di gestire vaste memorie episodiche derivanti da input multimodali continui, consentendo ai robot di rispondere a domande come "Dove hai messo le mie chiavi?" adattandosi alle preferenze dell'utente.
Fatti principali
- H2-EMV è un framework per il deployment continuo di robot
- Utilizza una memoria episodica gerarchica
- L'oblio selettivo si basa sulla stima della rilevanza tramite modello linguistico
- Le regole vengono aggiornate tramite feedback dell'utente
- Testato su compiti domestici simulati e registrazioni di 20,5 ore da ARMAR-7
- Riduce la dimensione della memoria del 45%
- Riduce il tempo di calcolo delle query del 35%
- Mantiene l'accuratezza nel rispondere alle domande
Entità
Istituzioni
- arXiv