論文の概要: Deluca -- A Differentiable Control Library: Environments, Methods, and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09968v1
• Date: Fri, 19 Feb 2021 15:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-22 13:19:43.135018
• Title: Deluca -- A Differentiable Control Library: Environments, Methods, and Benchmarking
• Title（参考訳）: deluca -- 差別化可能なコントロールライブラリ:環境、メソッド、ベンチマーク
• Authors: Paula Gradu, John Hallman, Daniel Suo, Alex Yu, Naman Agarwal, Udaya Ghai, Karan Singh, Cyril Zhang, Anirudha Majumdar, Elad Hazan
• Abstract要約: 我々は、微分可能な物理学とロボティクス環境のオープンソースライブラリを提示する。 ライブラリには,OpenAI Gymの古典的なコントロール設定など,いくつかのポピュラーな環境がある。 ライブラリを使用して得られた新しい科学的結果のいくつかのユースケースを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.44199258132215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an open-source library of natively differentiable physics and robotics environments, accompanied by gradient-based control methods and a benchmark-ing suite. The introduced environments allow auto-differentiation through the simulation dynamics, and thereby permit fast training of controllers. The library features several popular environments, including classical control settings from OpenAI Gym. We also provide a novel differentiable environment, based on deep neural networks, that simulates medical ventilation. We give several use-cases of new scientific results obtained using the library. This includes a medical ventilator simulator and controller, an adaptive control method for time-varying linear dynamical systems, and new gradient-based methods for control of linear dynamical systems with adversarial perturbations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラデーションに基づく制御手法とベンチマークスイートを併用した,ネイティブに微分可能な物理環境とロボット環境のオープンソースライブラリを提案する。 導入された環境により、シミュレーションダイナミクスによる自動微分が可能となり、コントローラの迅速なトレーニングが可能になります。 ライブラリには,OpenAI Gymの古典的なコントロール設定など,いくつかのポピュラーな環境がある。 また、深層ニューラルネットワークに基づく新しい微分可能な環境を提供し、医療換気をシミュレートする。 ライブラリを使用して得られた新しい科学的結果のいくつかのユースケースを提供します。 これには、医用人工呼吸器シミュレータと制御装置、時変線形力学系の適応制御方法、逆摂動を伴う線形力学系の新しい勾配に基づく制御方法が含まれる。

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