論文の概要: Experimental quantum speed-up in reinforcement learning agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06294v1
- Date: Wed, 10 Mar 2021 19:01:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-08 13:22:46.387595
- Title: Experimental quantum speed-up in reinforcement learning agents
- Title（参考訳）: 強化学習エージェントの量子スピードアップ実験
- Authors: Valeria Saggio, Beate E. Asenbeck, Arne Hamann, Teodor Str\"omberg,
Peter Schiansky, Vedran Dunjko, Nicolai Friis, Nicholas C. Harris, Michael
Hochberg, Dirk Englund, Sabine W\"olk, Hans J. Briegel and Philip Walther
- Abstract要約: 強化学習(RL)は人工知能(AI)の重要なパラダイムである
本稿では,エージェントの学習を環境との量子通信チャネルを利用して促進するRL実験について述べる。
我々は,この学習プロトコルを,コンパクトで完全に調整可能な集積ナノフォトニックプロセッサ上に実装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17849902073068336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Increasing demand for algorithms that can learn quickly and efficiently has
led to a surge of development within the field of artificial intelligence (AI).
An important paradigm within AI is reinforcement learning (RL), where agents
interact with environments by exchanging signals via a communication channel.
Agents can learn by updating their behaviour based on obtained feedback. The
crucial question for practical applications is how fast agents can learn to
respond correctly. An essential figure of merit is therefore the learning time.
While various works have made use of quantum mechanics to speed up the agent's
decision-making process, a reduction in learning time has not been demonstrated
yet. Here we present a RL experiment where the learning of an agent is boosted
by utilizing a quantum communication channel with the environment. We further
show that the combination with classical communication enables the evaluation
of such an improvement, and additionally allows for optimal control of the
learning progress. This novel scenario is therefore demonstrated by considering
hybrid agents, that alternate between rounds of quantum and classical
communication. We implement this learning protocol on a compact and fully
tunable integrated nanophotonic processor. The device interfaces with
telecom-wavelength photons and features a fast active feedback mechanism,
allowing us to demonstrate the agent's systematic quantum advantage in a setup
that could be readily integrated within future large-scale quantum
communication networks.
- Abstract（参考訳）: 迅速かつ効率的に学習できるアルゴリズムの需要の増加は、人工知能(AI)分野における開発の増加につながった。
AIにおける重要なパラダイムは強化学習(RL)であり、エージェントは通信チャネルを介して信号を交換することで環境と対話する。
エージェントは、得られたフィードバックに基づいて行動を更新して学習することができる。
実用的なアプリケーションにとって重要な質問は、エージェントがいかに素早く応答を学べるかである。
したがって、本質的なメリットは学習時間である。
様々な研究が量子力学を利用してエージェントの意思決定プロセスを高速化しているが、学習時間の削減はまだ実証されていない。
本稿では,エージェントの学習を環境との量子通信チャネルを利用して促進するRL実験について述べる。
さらに,古典的コミュニケーションと組み合わせることで,これらの改善の評価が可能となり,さらに学習の進捗を最適に制御できることを示す。
この新たなシナリオは、量子通信と古典通信のラウンドを交互に行うハイブリッドエージェントを考えることで実証される。
我々は,この学習プロトコルを,コンパクトで完全に調整可能な集積ナノフォトニックプロセッサ上に実装する。
デバイスは通信波長の光子とインターフェースし、高速なアクティブフィードバック機構を備えており、将来の大規模量子通信ネットワークに容易に統合できる設定でエージェントの系統的な量子アドバンテージを実証することができる。
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