Pianificazione avanzata con modelli JEPA

I modelli di deep learning capaci di ragionare sul contesto circostante richiedono la capacità di catturare le dinamiche ambientali sottostanti. Le architetture JEPA (Joint-Embedded Predictive Architectures) offrono un approccio promettente per modellare tali dinamiche, apprendendo rappresentazioni e predittori attraverso un obiettivo di predizione auto-supervisionato.

Un recente studio si concentra sul miglioramento della pianificazione delle azioni all'interno dei modelli JEPA. La ricerca propone di plasmare lo spazio di rappresentazione in modo che la funzione di valore negativa goal-conditioned per un costo di raggiungimento in un determinato ambiente sia approssimata da una distanza (o quasi-distanza) tra gli stati.

È stato introdotto un metodo pratico per applicare questo vincolo durante la fase di training. I risultati mostrano un significativo miglioramento nelle prestazioni di pianificazione rispetto ai modelli JEPA standard, in particolare in task di controllo semplici.