論文の概要: Rethinking Optimization with Differentiable Simulation from a Global Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00167v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 17:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-10 11:21:41.719800
• Title: Rethinking Optimization with Differentiable Simulation from a Global Perspective
• Title（参考訳）: 地球から見た微分可能シミュレーションによる最適化の再考
• Authors: Rika Antonova, Jingyun Yang, Krishna Murthy Jatavallabhula, Jeannette Bohg
• Abstract要約: 微分可能シミュレーションは、高速勾配に基づくポリシー最適化とシステム同定のための有望なツールキットである。 一つの降下がグローバルな最適値に達することを期待できない場合に、微分可能シミュレーションがもたらす課題について検討する。 本研究では,ベイズ最適化を半局所的な「リープ」と組み合わせて,勾配を効果的に活用できる大域的探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.424212055832676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentiable simulation is a promising toolkit for fast gradient-based policy optimization and system identification. However, existing approaches to differentiable simulation have largely tackled scenarios where obtaining smooth gradients has been relatively easy, such as systems with mostly smooth dynamics. In this work, we study the challenges that differentiable simulation presents when it is not feasible to expect that a single descent reaches a global optimum, which is often a problem in contact-rich scenarios. We analyze the optimization landscapes of diverse scenarios that contain both rigid bodies and deformable objects. In dynamic environments with highly deformable objects and fluids, differentiable simulators produce rugged landscapes with nonetheless useful gradients in some parts of the space. We propose a method that combines Bayesian optimization with semi-local 'leaps' to obtain a global search method that can use gradients effectively, while also maintaining robust performance in regions with noisy gradients. We show that our approach outperforms several gradient-based and gradient-free baselines on an extensive set of experiments in simulation, and also validate the method using experiments with a real robot and deformables. Videos and supplementary materials are available at https://tinyurl.com/globdiff
• Abstract（参考訳）: 微分可能シミュレーションは、高速勾配に基づくポリシー最適化とシステム同定のための有望なツールキットである。 しかし、微分可能なシミュレーションに対する既存のアプローチは、滑らかな勾配を得るのが比較的容易であるようなシナリオに主に取り組まれている。 本研究では,一つの降下がグローバルな最適値に達することを期待できない場合に,微分可能シミュレーションがもたらす課題について検討する。 剛体と変形可能な物体の両方を含む多様なシナリオの最適化状況を分析する。 高度に変形可能な物体や流体を持つ動的環境において、微分可能なシミュレータは、空間の一部で有用な勾配を持つ頑丈な風景を作り出す。 本研究では,ベイズ最適化を半局所的な「リープ」と組み合わせて,勾配を効果的に活用できる大域的探索法を提案する。 提案手法は,シミュレーション実験の大規模セットにおいて,勾配ベースおよび勾配フリーベースラインよりも優れており,実ロボットと変形可能ロボットを用いた実験による検証も可能であることを示す。 ビデオと補足資料はhttps://tinyurl.com/globdiffで入手できる。

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