LASER：連続体場の再構成のためのアクティブセンシング学習
arXiv cs.LG / 2026/4/22
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要点
- この論文では、疎で制約のある計測から高精度な連続体物理場を再構成するためのクローズドループ・アクティブセンシング手法としてLASERを提案しています。
- LASERはアクティブセンシングをPartially Observable Markov Decision Process（POMDP）として定式化し、連続体ダイナミクスを表す潜在世界モデルを用います。
- 強化学習ポリシーは潜在モデルから得られる内在報酬を利用して、「what-if」のセンシング予測を想像空間（ラテント空間）でシミュレーションし、センサ移動を決定します。
- 予測された潜在状態に基づいて行動を条件付けることで、LASERは現在の観測だけでは分からない高情報領域へ能動的に移動します。
- 複数の連続体場に対する実験では、LASERが固定レイアウトやオフライン最適化戦略よりも、疎な条件下での再構成精度が一貫して高いことが示されています。
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