論文の概要: Quantum Deep Reinforcement Learning for Robot Navigation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12180v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 16:26:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 19:48:48.254598
• Title: Quantum Deep Reinforcement Learning for Robot Navigation Tasks
• Title（参考訳）: ロボットナビゲーションタスクのための量子深部強化学習
• Authors: Dirk Heimann, Hans Hohenfeld, Felix Wiebe, Frank Kirchner
• Abstract要約: これは、ロボット行動のための量子機械学習(QML)の最初のデモンストレーションである。 我々はQMLアルゴリズムの研究分野としてロボティクスを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.666791490663749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we utilize Quantum Deep Reinforcement Learning as method to learn navigation tasks for a simple, wheeled robot in three simulated environments of increasing complexity. We show similar performance of a parameterized quantum circuit trained with well established deep reinforcement learning techniques in a hybrid quantum-classical setup compared to a classical baseline. To our knowledge this is the first demonstration of quantum machine learning (QML) for robotic behaviors. Thus, we establish robotics as a viable field of study for QML algorithms and henceforth quantum computing and quantum machine learning as potential techniques for future advancements in autonomous robotics. Beyond that, we discuss current limitations of the presented approach as well as future research directions in the field of quantum machine learning for autonomous robots.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複雑度を増大させる3つのシミュレーション環境において,簡単な車輪付きロボットのナビゲーションタスクを学習する手法として量子深部強化学習を利用する。 古典的ベースラインと比較して, 量子古典的ハイブリッド構成において, 十分に確立された深層強化学習技術で学習されたパラメータ化量子回路の類似性を示す。 我々の知る限り、これはロボット行動のための量子機械学習(QML)の最初の実演である。 そこで我々は、QMLアルゴリズムの研究分野としてロボティクスを確立し、量子コンピューティングと量子機械学習を、自律型ロボティクスの今後の進歩のための潜在的技術として活用する。 さらに,提案手法の現在の限界と,自律ロボットのための量子機械学習の分野における今後の研究方向について論じる。

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