論文の概要: Towards a reinforcement learning de novo genome assembler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02649v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 23:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-05 16:39:11.129195
• Title: Towards a reinforcement learning de novo genome assembler
• Title（参考訳）: novoゲノムアセンブラの強化学習に向けて
• Authors: Kleber Padovani, Roberto Xavier, Andre Carvalho, Anna Reali, Annie Chateau, Ronnie Alves
• Abstract要約: 強化学習は 人間の監督なしに 複雑な活動を解くことに 非常に有望であることが証明されています この研究は、この関連する現実世界の問題であるゲノム組立を解決するために強化学習の応用を光を当てることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The use of reinforcement learning has proven to be very promising for solving complex activities without human supervision during their learning process. However, their successful applications are predominantly focused on fictional and entertainment problems - such as games. Based on the above, this work aims to shed light on the application of reinforcement learning to solve this relevant real-world problem, the genome assembly. By expanding the only approach found in the literature that addresses this problem, we carefully explored the aspects of intelligent agent learning, performed by the Q-learning algorithm, to understand its suitability to be applied in scenarios whose characteristics are more similar to those faced by real genome projects. The improvements proposed here include changing the previously proposed reward system and including state space exploration optimization strategies based on dynamic pruning and mutual collaboration with evolutionary computing. These investigations were tried on 23 new environments with larger inputs than those used previously. All these environments are freely available on the internet for the evolution of this research by the scientific community. The results suggest consistent performance progress using the proposed improvements, however, they also demonstrate the limitations of them, especially related to the high dimensionality of state and action spaces. We also present, later, the paths that can be traced to tackle genome assembly efficiently in real scenarios considering recent, successfully reinforcement learning applications - including deep reinforcement learning - from other domains dealing with high-dimensional inputs.
• Abstract（参考訳）: 強化学習の使用は、学習プロセス中に人間の監督なしに複雑な活動を解くことに非常に有望であることが証明されている。 しかし、彼らの成功例は主にゲームのようなフィクションやエンターテイメントの問題に焦点を当てている。 本研究は、この関連現実問題であるゲノム組立を解くため、強化学習の応用に光を当てることを目的としている。 この問題に対処する文献に唯一見られるアプローチを拡張することで、我々はQ学習アルゴリズムによって実行される知的エージェント学習の側面を慎重に検討し、実際のゲノムプロジェクトとより類似した特徴を持つシナリオに適用できる可能性を理解する。 提案された改善には、以前に提案された報酬システムの変更、動的プランニングに基づく状態空間探索最適化戦略、進化的コンピューティングとの相互協力が含まれる。 これらの調査は、従来よりも大きな入力を持つ23の新しい環境で実施された。 これらの環境はすべて、科学コミュニティによるこの研究の進化のためにインターネット上で自由に利用できる。 その結果,提案した改良手法による一貫した性能向上が示唆されたが,特に状態空間と行動空間の高次元性に関する限界も示している。 また,近年,高次元入力を扱う他の領域から,深層強化学習を含む学習アプリケーションの強化を図ることで,実際のシナリオにおいてゲノムアセンブリーを効率的に取り組める経路を提案する。

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