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世界モデルarXiv:2609.36305

双線形世界モデル：構造化ダイナミクスによる効率的制御のための表現学習

Bilinear World Models: Learning Representations with Structured Dynamics for Efficient Control

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世界モデルの潜在ダイナミクスを双線形に制約することで、表現崩壊を防ぎつつ計画時間を約1000分の1に短縮し、長期的・リアルタイム制御も可能にするJEPA型手法を提案。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 高次元観測から潜在表現とダイナミクスを同時学習するWorld Modelsの新手法。 - JEPA-styleの枠組みで、潜在ダイナミクスをbilinear parameterizationに制限。 - これにより効率的なplanningとcontrolを実現し、表現崩壊を構造的に防止。 - 2D/3D制御タスクで検証し、planning時間を約3桁削減しつつ制御精度を維持または向上。 - 長いhorizonのplanningやreal-time controlにも対応。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来のWorld Modelsは任意の潜在ダイナミクスを学習し、planningが非効率で表現崩壊のリスクがあった。 - 提案手法はbilinear parameterizationにより、action recoverabilityを構造的に強制し、表現崩壊を防止。 - 一見制限的に見えるが、広範な非線形力学系がbilinearに変換可能であることを示し、適用範囲を確保。 - 従来のJEPA-styleモデルを短horizonのoffline planningから、長horizon planningやreal-time controlへ拡張。

3. 技術・手法の肝は？

- JEPA-styleのWorld Modelで、潜在ダイナミクスをbilinear形式に制限。 - エンコーダにモデリング負担を移し、制御可能な幾何構造を露出させる。 - 構造的パラメータ化によりaction recoverabilityを強制し、表現崩壊を防止。 - 非線形力学系をbilinearに変換する理論的枠組みを利用。 - 具体的なbilinearパラメータ化の詳細や学習アルゴリズムは要旨からは不明。

4. どうやって有効だと検証した？

- 標準的な2Dおよび3D制御タスクで実験。 - 高次元観測からbilinear-parameterized dynamicsを持つ表現を直接学習できることを示す。 - planning時間をほぼ3桁削減しつつ、制御精度を維持または向上。 - より要求の厳しい長horizon planningとreal-time controlのレジームを提案し、両方で成功を実証。

5. 議論はある？

- bilinear parameterizationが制限的に見えるが、広範な非線形力学系が変換可能であることを理論的に示す。 - 表現崩壊を構造的に防止できる点が利点。 - 長horizon planningやreal-time controlへの拡張可能性を議論。 - 具体的な限界や失敗ケース、計算コストの詳細は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- JEPA-style world models（例: I-JEPA, V-JEPAなど） - 従来のWorld Models（例: Dreamer, PlaNetなど） - bilinear dynamical systemsに関する研究 - 非線形力学系のbilinear変換に関する理論研究 - 効率的なplanningとcontrolのための表現学習手法

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Antonio Pariente, Ignacio Boero, Nikolai Matni, Alejandro Ribeiro

分類: cs.RO, eess.SY

原文アブストラクト

World models jointly learn latent representations and dynamics that predict how high-dimensional observations evolve under actions. In this work, we propose a JEPA-style world model in which, rather than learning arbitrary latent dynamics, we restrict them to follow a bilinear parameterization. This structure enables efficient planning and control while shifting the modeling burden onto the encoder, encouraging richer representations that expose the controllable geometry of the system. In particular, this structured parameterization allows us to structurally enforce action recoverability, thereby preventing representation collapse by construction. Although prescribing a bilinear parametrization may appear restrictive, we show that a broad class of nonlinear dynamical systems admits a transformation under which the dynamics become bilinear. Empirically, we show across standard 2D and 3D control tasks that representations with bilinear-parameterized dynamics can be learned directly from high-dimensional observations, reducing planning time by nearly three orders of magnitude while retaining or even improving control accuracy. We also propose more demanding regimes of longer-horizon planning and real-time control, and demonstrate that our method succeeds in both, moving JEPA-style world models beyond short-horizon offline planning.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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