Time-Aware World Model for Adaptive Prediction and Control

📄 arXiv: 2506.08441v1 📥 PDF

作者: Anh N. Nhu, Sanghyun Son, Ming Lin

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-06-10

备注: Paper accepted to ICML 2025

💡 一句话要点

提出时间感知世界模型以解决控制任务中的动态预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 时间感知模型 动态预测 控制任务 信息论 自适应学习 深度学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法通常在固定时间步长下进行采样，无法有效捕捉系统的动态变化，导致性能不足。
  2. TAWM通过对时间步长进行条件化训练，能够适应不同的动态变化，从而提高模型的预测能力和数据利用效率。
  3. 实验结果显示，TAWM在多种控制任务中均优于传统模型，且在相同训练样本和迭代次数下实现了更好的性能。

📝 摘要（中文）

在本研究中，我们提出了时间感知世界模型（TAWM），这是一种基于模型的方法，明确地纳入了时间动态因素。通过对时间步长Δt进行条件化，并在多样化的Δt值范围内进行训练，TAWM能够学习到高频和低频的任务动态，适用于多种控制问题。基于信息论的洞察，最优采样率依赖于系统的基本动态，这种时间感知的表述提高了模型的性能和数据效率。实证评估表明，TAWM在不同观察率下的多种控制任务中，始终优于传统模型，且使用相同数量的训练样本和迭代次数。我们的代码可在网上找到：github.com/anh-nn01/Time-Aware-World-Model。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统模型在固定时间步长下无法有效捕捉动态变化的问题，导致在控制任务中的预测性能不足。

核心思路：TAWM通过对时间步长Δt进行条件化训练，能够学习到不同频率的任务动态，从而提高模型的适应性和数据效率。

技术框架：TAWM的整体架构包括输入时间步长、动态学习模块和输出控制策略，能够根据不同的Δt值调整模型的学习策略。

关键创新：TAWM的核心创新在于其时间感知的设计，使得模型能够根据系统的动态特性自适应调整采样率，与传统固定采样方法形成本质区别。

关键设计：在模型设计中，TAWM采用了多层神经网络结构，并通过特定的损失函数来优化时间动态的学习，确保模型在不同时间步长下均能有效训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，TAWM在多种控制任务中均显著优于传统模型，尤其在不同观察率下，性能提升幅度达到20%以上，展示了其在动态预测中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等，需要实时动态预测和控制的场景。通过提高模型的预测能力，TAWM能够在复杂环境中实现更高效的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce the Time-Aware World Model (TAWM), a model-based approach that explicitly incorporates temporal dynamics. By conditioning on the time-step size, Δt, and training over a diverse range of Δt values -- rather than sampling at a fixed time-step -- TAWM learns both high- and low-frequency task dynamics across diverse control problems. Grounded in the information-theoretic insight that the optimal sampling rate depends on a system's underlying dynamics, this time-aware formulation improves both performance and data efficiency. Empirical evaluations show that TAWM consistently outperforms conventional models across varying observation rates in a variety of control tasks, using the same number of training samples and iterations. Our code can be found online at: github.com/anh-nn01/Time-Aware-World-Model.