Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Decentralizing Federated Reinforcement Learning in Multi-Robot Scenarios

論文の概要: On Decentralizing Federated Reinforcement Learning in Multi-Robot Scenarios

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09372v1
Date: Tue, 19 Jul 2022 16:17:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-20 14:19:37.077431
Title: On Decentralizing Federated Reinforcement Learning in Multi-Robot Scenarios
Title（参考訳）: マルチロボットシナリオにおけるフェデレーション強化学習の分散化について
Authors: Jayprakash S. Nair, Divya D. Kulkarni, Ajitem Joshi, Sruthy Suresh
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数のコンピューティングデバイス間で学習情報を協調的に集約することを可能にする。移動エージェントは分散連邦強化学習(dFRL)のタスクを遂行できる Q-learning と SARSA を用いた実験の結果, 対応するQ-table を集約して得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) allows for collaboratively aggregating learned information across several computing devices and sharing the same amongst them, thereby tackling issues of privacy and the need of huge bandwidth. FL techniques generally use a central server or cloud for aggregating the models received from the devices. Such centralized FL techniques suffer from inherent problems such as failure of the central node and bottlenecks in channel bandwidth. When FL is used in conjunction with connected robots serving as devices, a failure of the central controlling entity can lead to a chaotic situation. This paper describes a mobile agent based paradigm to decentralize FL in multi-robot scenarios. Using Webots, a popular free open-source robot simulator, and Tartarus, a mobile agent platform, we present a methodology to decentralize federated learning in a set of connected robots. With Webots running on different connected computing systems, we show how mobile agents can perform the task of Decentralized Federated Reinforcement Learning (dFRL). Results obtained from experiments carried out using Q-learning and SARSA by aggregating their corresponding Q-tables, show the viability of using decentralized FL in the domain of robotics. Since the proposed work can be used in conjunction with other learning algorithms and also real robots, it can act as a vital tool for the study of decentralized FL using heterogeneous learning algorithms concurrently in multi-robot scenarios.
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のコンピューティングデバイス間で学習情報を協調的に集約し、それら間で共有することで、プライバシの問題と巨大な帯域幅の必要性に対処する。 FL技術は一般的に、デバイスから受け取ったモデルを集約するために中央サーバーまたはクラウドを使用する。このような集中型FL技術は、中央ノードの故障やチャネル帯域のボトルネックといった固有の問題に悩まされる。 flがデバイスとして機能するコネクテッドロボットと併用される場合、中央制御エンティティの故障はカオス状態につながる可能性がある。本稿では,マルチロボットシナリオにおいてFLを分散化するモバイルエージェントベースのパラダイムについて述べる。オープンソースロボットシミュレータとして人気のwebotsと,モバイルエージェントプラットフォームであるtartarusを用いて,連帯学習を一組のコネクテッドロボットで分散化する手法を提案する。 webotsは異なるコンピュータシステム上で動作し,モバイルエージェントが分散連合強化学習(dfrl)のタスクをどのように実行するかを示す。 Q-learning と SARSA を用いた実験の結果,ロボット分野における分散FL の実現可能性を示した。提案手法は他の学習アルゴリズムや実ロボットと併用できるため,マルチロボットシナリオにおいて異種学習アルゴリズムを同時に用いた分散FLの研究において重要なツールとして機能する。

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