التفكير في الطريق المقبل: تنبؤ بممرات الوكالات المتعددة من خلال المحاكاة القابلة للتفاضل

نُطوّر نموذجًا توليديًا عميقًا مبنيًا على مُحاكاة قابلة تمامًا للتفاضل لتنبؤ مسارات الوكالات متعددة. تُمثّل الوكالات باستخدام شبكات عصبية تكرارية شرطية احتمالية (CVRNNs)، التي تأخذ كمدخل صورة بيردفيو مركزية حول الوكيل تمثل الحالة الحالية للعالم، وتعيد إخراج إجراء يتكون من التوجيه والتسارع، والذي يُستخدم لاستخلاص الحالة التالية للوكيل باستخدام نموذج دراجة حركية. ثم تُرسَم الحالة الكاملة للمحاكاة بشكل قابل تمامًا للتفاضل لكل وكيل، مما يُمهّد لبدء الخطوة الزمنية التالية. نحقق نتائج متقدمة على مستوى المجال في مجموعة بيانات INTERACTION، باستخدام هياكل عصبية قياسية ووظيفة تدريب احتمالية قياسية، مع إنتاج تنبؤات متعددة الأشكال واقعية دون الحاجة إلى أي خسائر مُضافة يدويًا لتعزيز التنوّع. نُجري دراسات تحليلية (أبليشن) لفحص المكونات الفردية للمحاكاة، ونجد أن كلاً من نموذج الدراجة الحركية والتفاعل المستمر من الصورة البيردفيو يُعدان حاسمَين لتحقيق هذا المستوى من الأداء. نُسمي نموذجنا ITRA، تعبيرًا عن "التأمل في الطريق المُقبل".