論文の概要: Reinforcement learning of optimal active particle navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00812v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 23:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 15:19:09.907505
• Title: Reinforcement learning of optimal active particle navigation
• Title（参考訳）: 最適アクティブ粒子ナビゲーションの強化学習
• Authors: Mahdi Nasiri, Benno Liebchen
• Abstract要約: 我々は、自己推進エージェントの勾配最適経路を決定できる機械学習ベースのアプローチを開発した。 本手法は,政策に基づく深層学習強化技術に頼り,報酬形成や計算を一切必要としない。 提案手法は,現在の解析手法に代わる強力な代替手段を提供し,将来のインテリジェント粒子のためのユニバーサルパスプランナーへの道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of self-propelled particles at the micro- and the nanoscale has sparked a huge potential for future applications in active matter physics, microsurgery, and targeted drug delivery. However, while the latter applications provoke the quest on how to optimally navigate towards a target, such as e.g. a cancer cell, there is still no simple way known to determine the optimal route in sufficiently complex environments. Here we develop a machine learning-based approach that allows us, for the first time, to determine the asymptotically optimal path of a self-propelled agent which can freely steer in complex environments. Our method hinges on policy gradient-based deep reinforcement learning techniques and, crucially, does not require any reward shaping or heuristics. The presented method provides a powerful alternative to current analytical methods to calculate optimal trajectories and opens a route towards a universal path planner for future intelligent active particles.
• Abstract（参考訳）: マイクロスケールとナノスケールでの自己推進粒子の開発は、能動物質物理学、マイクロサージリー、標的薬のデリバリーにおける将来の応用に大きな可能性をもたらした。 しかし、後者の応用は、例えばがん細胞のような標的に向かって最適に移動する方法の探求を引き起こすが、十分に複雑な環境で最適な経路を決定するための簡単な方法はまだ存在しない。 ここでは,複雑な環境で自由に操縦できる自己推進剤の漸近的最適経路を初めて決定できる機械学習ベースの手法を開発した。 本手法は,政策勾配に基づく深層強化学習技術に依存しており,特に報酬形成やヒューリスティックスを必要としない。 提案手法は, 最適軌道を求める現在の解析手法に代わる強力な代替手段を提供し, 将来の知的粒子のためのユニバーサルパスプランナーへの道を開く。

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