现代机器学习技术的黑盒本质激发了对解释性的实用和道德需求。功能重要性旨在通过将分数分配给特征来满足这种需求，以便人类可以理解他们对预测的影响。特征重要性可用于解释不同设置下的预测：整个样本空间或特定实例；模型行为或数据本身的依赖性。但是，在迄今为止，在大多数情况下，这些设置中的每一种都是孤立研究的。我们试图通过定义一小部分所需属性来开发声音功能重要性得分框架。令人惊讶的是，我们证明了不一致的定理，表明预期属性不能同时存在。为了克服这一困难，我们提出了将特征空间重新分配为可分离集的新颖概念。这样的集合被构造成包含相对于目标变量具有间独立性的特征。我们表明，存在一个独特的最大分区，可分开的集合。此外，将得分分配给可分离集，而不是单个功能，可以统一特征重要性得分的结果，并消灭我们证明的不一致之处。
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While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.
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We introduce MuJoCo MPC (MJPC), an open-source, interactive application and software framework for real-time predictive control, based on MuJoCo physics. MJPC allows the user to easily author and solve complex robotics tasks, and currently supports three shooting-based planners: derivative-based iLQG and Gradient Descent, and a simple derivative-free method we call Predictive Sampling. Predictive Sampling was designed as an elementary baseline, mostly for its pedagogical value, but turned out to be surprisingly competitive with the more established algorithms. This work does not present algorithmic advances, and instead, prioritises performant algorithms, simple code, and accessibility of model-based methods via intuitive and interactive software. MJPC is available at: github.com/deepmind/mujoco_mpc, a video summary can be viewed at: dpmd.ai/mjpc.
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This study concerns the formulation and application of Bayesian optimal experimental design to symbolic discovery, which is the inference from observational data of predictive models taking general functional forms. We apply constrained first-order methods to optimize an appropriate selection criterion, using Hamiltonian Monte Carlo to sample from the prior. A step for computing the predictive distribution, involving convolution, is computed via either numerical integration, or via fast transform methods.
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虽然当前用于自动驾驶机器人导航的系统可以在静态环境中产生安全有效的运动计划，但当多个机器人必须在狭窄的空间中一起导航时，它们通常会产生次优行为。例如，当两个机器人在狭窄的走廊上相遇时，他们可以转身找到替代路线，或者相互碰撞。本文提出了一种新的导航方法，该方法允许两个机器人在狭窄的走廊中相互通过，而无需碰撞，停止或等待。我们的方法是走廊传递（PHHP）的感知幻觉，学会了合成产生虚拟障碍（即感知幻觉），以促进多个机器人在狭窄的走廊中使用，这些机器人利用原本标准的自主导航系统。与多个基线相比，我们对各种走廊中物理机器人的实验表现出改善的性能。
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任何稀疏编码方法的最终目标是从几个嘈杂的线性测量值（一个未知的稀疏向量）中准确恢复。不幸的是，这个估计问题通常是NP-HARD，因此始终采用近似方法（例如Lasso或正交匹配的追踪）来接近它，从而使准确性以较小的计算复杂性进行了交易。在本文中，我们为稀疏编码开发了一种量子启发的算法，前提是，与经典近似方法相比，量子计算机和ISING机器的出现可能会导致更准确的估计。为此，我们将最一般的稀疏编码问题作为二次不受约束的二进制优化（QUBO）任务提出，可以使用量子技术有效地最小化。为了在旋转数量（空间复杂性）方面也有效地得出QUBO模型，我们将分析分为三种不同的情况。这些由表达基础稀疏向量所需的位数来定义：二进制，2位和一般的定点表示。我们使用有关Lightsolver量子启发的数字平台的模拟数据进行数值实验，以验证我们的QUBO公式的正确性，并证明其优于基线方法的优势。
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这项研究表明，预期和实际相互作用如何影响老年人的SAR量化量化。这项研究包括两个部分：在线调查，可通过视频观看SAR和接受研究的验收研究来探索预期的交互作用，其中老年人与机器人进行了互动。这项研究的两个部分均在Gymmy的帮助下完成，这是一种机器人系统，我们的实验室开发了用于培训老年人身体和认知活动的培训。两个研究部分都表现出相似的用户响应，表明用户可以通过预期的互动来预测SAR的接受。索引术语：衰老，人类机器人互动，老年人，质量评估，社会辅助机器人，技术接受，技术恐惧症，信任，用户体验。
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本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。
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深厚的增强学习（DRL）在各种机器人应用中取得了突破性的成功。自然的结果是采用这种范式来进行关键的任务，其中可以涉及人类安全和昂贵的硬件。在这种情况下，至关重要的是优化基于DRL的代理的性能，同时提供其行为的保证。本文提出了一种新型技术，用于将域专家知识纳入受约束的DRL训练环中。我们的技术利用了基于方案的编程范式，该范式旨在以简单而直观的方式指定此类知识。我们验证了有关流行的机器人地图导航问题，模拟和实际平台的方法。我们的实验表明，使用我们的方法利用专家知识极大地提高了代理的安全性和性能。
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在过去的几年中，世界已转向多核和多核共享内存体系结构。结果，通过将共享内存并行化方案引入软件应用程序，越来越需要利用这些体系结构。 OpenMP是实现此类方案的最全面的API，其特征是可读接口。然而，由于平行共享内存的管理中普遍存在的陷阱，将OpenMP引入代码很具有挑战性。为了促进此任务的性能，多年来创建了许多源代码（S2S）编译器，任务是将OpenMP指令自动插入代码。除了对输入格式的鲁棒性有限外，这些编译器仍然无法在定位可行的代码和生成适当指令时获得令人满意的覆盖范围和精确度。在这项工作中，我们建议利用ML技术的最新进展，特别是自然语言处理（NLP），以完全替换S2S编译器。我们创建一个数据库（语料库），专门用于此目标。 Open-Opm包含28,000多个代码片段，其中一半包含OpenMP指令，而另一半根本不需要并行化。我们使用语料库来培训系统来自动对需要并行化的代码段进行分类，并建议单个OpenMP条款。我们为这些任务培训了几个名为Bragformer的变压器模型，并表明它们的表现优于统计训练的基线和自动S2S并行化编译器，这既可以分类OpenMP指令的总体需求，又要介绍私人和还原条款。我们的源代码和数据库可在以下网址获得：https：//github.com/scientific-computing-lab-nrcn/pragformer。
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