マイケル・チェン氏ら、不確実ノイズ下で計画するニューラル演算子「PUN」を発表
マイケル・チェン (Michael Chen)氏らは2026年10月20日(現地時間)、論文公開サイトarXiv cs.LGで、不確実な制御実行ノイズ下での計画策定を可能にするニューラル演算子「Planning Under Noise (PUN)」を発表した。PUNは、これまで未踏だった幾何学的形状においてもノイズを考慮した価値場を学習することで、多様な環境下で信頼性の高いフィードバックポリシーを実現する。本手法は、確率的最適制御のスクリーンド・ポアソン定式化を基盤としている。