論文の概要: How to Learn and Generalize From Three Minutes of Data: Physics-Constrained and Uncertainty-Aware Neural Stochastic Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06335v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 02:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 19:32:53.388845
• Title: How to Learn and Generalize From Three Minutes of Data: Physics-Constrained and Uncertainty-Aware Neural Stochastic Differential Equations
• Title（参考訳）: 3分間のデータから学習と一般化:物理制約と不確実性を考慮したニューラル確率微分方程式
• Authors: Franck Djeumou and Cyrus Neary and Ufuk Topcu
• Abstract要約: ニューラル微分方程式(SDE)を用いた制御力学モデル学習のためのフレームワークとアルゴリズムを提案する。 本研究では,従来の物理知識を帰納バイアスとして活用するためのドリフト項を構築し,学習モデルの予測の不確かさを距離認識した推定値を表す拡散項を設計する。 我々は、シミュレーションロボットシステムの実験を通じてこれらの能力を実証し、ヘキサコプターの飛行力学をモデル化し制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.686329482502455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a framework and algorithms to learn controlled dynamics models using neural stochastic differential equations (SDEs) -- SDEs whose drift and diffusion terms are both parametrized by neural networks. We construct the drift term to leverage a priori physics knowledge as inductive bias, and we design the diffusion term to represent a distance-aware estimate of the uncertainty in the learned model's predictions -- it matches the system's underlying stochasticity when evaluated on states near those from the training dataset, and it predicts highly stochastic dynamics when evaluated on states beyond the training regime. The proposed neural SDEs can be evaluated quickly enough for use in model predictive control algorithms, or they can be used as simulators for model-based reinforcement learning. Furthermore, they make accurate predictions over long time horizons, even when trained on small datasets that cover limited regions of the state space. We demonstrate these capabilities through experiments on simulated robotic systems, as well as by using them to model and control a hexacopter's flight dynamics: A neural SDE trained using only three minutes of manually collected flight data results in a model-based control policy that accurately tracks aggressive trajectories that push the hexacopter's velocity and Euler angles to nearly double the maximum values observed in the training dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ニューラルネットワークによってドリフト項と拡散項がパラメータ化されるSDEを用いて、制御力学モデルを学ぶためのフレームワークとアルゴリズムを提案する。 我々は,事前の物理学知識を帰納的バイアスとして活用するためにドリフト項を構築し,学習モデルの予測の不確実性に対する距離認識推定を表す拡散項を設計した。 提案するニューラルsdesはモデル予測制御アルゴリズムで使用するのに十分な速さで評価できるし、モデルに基づく強化学習のシミュレータとして使うことができる。 さらに、状態空間の限られた領域をカバーする小さなデータセットでトレーニングされた場合でも、長時間の地平線を越えて正確な予測を行う。 手動で収集した3分間の飛行データを用いてトレーニングされたニューラルSDEは、ヘキサコプターの速度とオイラー角を正確に追跡し、トレーニングデータセットで観測された最大値のほぼ2倍の速度で、攻撃的な軌道を正確に追跡するモデルベースの制御ポリシーを実行します。

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