論文の概要: Environmental effects on emergent strategy in micro-scale multi-agent reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00994v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 13:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 13:10:41.184543
• Title: Environmental effects on emergent strategy in micro-scale multi-agent reinforcement learning
• Title（参考訳）: マイクロエージェント強化学習における創発的戦略に対する環境効果
• Authors: Samuel Tovey, David Zimmer, Christoph Lohrmann, Tobias Merkt, Simon Koppenhoefer, Veit-Lorenz Heuthe, Clemens Bechinger, Christian Holm
• Abstract要約: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、微粒子の効率的な制御を実現するための候補である。 粒子ベースLangevin分子動力学シミュレーションを用いて, MARLシステムにおける戦略の出現と有効性における温度の役割について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39577682622066246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is a promising candidate for realizing efficient control of microscopic particles, of which micro-robots are a subset. However, the microscopic particles' environment presents unique challenges, such as Brownian motion at sufficiently small length-scales. In this work, we explore the role of temperature in the emergence and efficacy of strategies in MARL systems using particle-based Langevin molecular dynamics simulations as a realistic representation of micro-scale environments. To this end, we perform experiments on two different multi-agent tasks in microscopic environments at different temperatures, detecting the source of a concentration gradient and rotation of a rod. We find that at higher temperatures, the RL agents identify new strategies for achieving these tasks, highlighting the importance of understanding this regime and providing insight into optimal training strategies for bridging the generalization gap between simulation and reality. We also introduce a novel Python package for studying microscopic agents using reinforcement learning (RL) to accompany our results.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、マイクロロボットがサブセットである微粒子の効率的な制御を実現するための候補である。 しかし、微視的な粒子の環境は、ブラウン運動のような十分に小さなスケールでの独特の課題を呈している。 本研究では,マイクロスケール環境の現実的表現として粒子ベースランゲヴィン分子動力学シミュレーションを用いて,MARLシステムにおける戦略の出現と有効性における温度の役割について検討する。 この目的のために,異なる温度の微視的環境下で2つの異なるマルチエージェントタスクを実験し,棒の濃度勾配と回転の源を検出する。 高い温度では、RLエージェントはこれらのタスクを達成するための新しい戦略を特定し、この体制を理解することの重要性を強調し、シミュレーションと現実の間の一般化ギャップを埋めるための最適なトレーニング戦略についての洞察を提供する。 また, 補強学習(RL)を用いて顕微鏡エージェントを研究するための新しいPythonパッケージも紹介した。

関連論文リスト

• Emergence of Chemotactic Strategies with Multi-Agent Reinforcement Learning [1.9253333342733674]
  ケモタキシーの訓練において,強化学習が生物学的システムに対する洞察を与えることができるかどうかを検討する。 各種エージェントの形状,サイズ,水泳速度をシミュレーションし,生物学的水泳選手の身体的制約,すなわちブラウン運動が,強化学習者のトレーニングが失敗する地域につながるかどうかを判定する。 RLの薬剤は、物理的に可能であればすぐに遊泳でき、場合によっては、アクティブスイミングが環境を圧倒する前にも、遊泳が可能であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T14:42:52Z)
• Human-in-the-loop: The future of Machine Learning in Automated Electron Microscopy [0.6760163180787716]
  MLに基づくアクティブな実験を設計する際の考慮事項について論じる。 今後数年間の計画としては、人力による自動実験が考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T05:26:32Z)
• Deep Learning for Automated Experimentation in Scanning Transmission Electron Microscopy [0.0]
  機械学習(ML)は、()透過電子顕微鏡、走査(S)TEM、イメージング、分光法において、取得後のデータ解析に欠かせないものとなっている。 本稿では, 逐次データ解析とアウト・オブ・ディストリビューションドリフト効果を含む, アクティブMLへの移行に伴う課題について論じる。 これらの考察は、次世代実験におけるMLの運用を総括的に示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T18:01:56Z)
• Application of the YOLOv5 Model for the Detection of Microobjects in the Marine Environment [101.18253437732933]
  海洋環境における微小物体の自動検出と認識の問題を解決するためのYOLOV5機械学習モデルの有効性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T10:58:50Z)
• Exploration via Planning for Information about the Optimal Trajectory [67.33886176127578]
  我々は,タスクと現在の知識を考慮に入れながら,探索を計画できる手法を開発した。 本手法は, 探索基準値よりも2倍少ないサンプルで, 強いポリシーを学習できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T20:28:55Z)
• Towards Augmented Microscopy with Reinforcement Learning-Enhanced Workflows [0.0]
  我々は,電子ビームを事前の知識なく自律的に整列させるネットワークをテスト・開発するための仮想環境を開発する。 我々は、顕微鏡上で成功したモデルをデプロイし、そのアプローチを検証し、適切な仮想環境を設計する価値を実証する。 全体としては、RLを利用することで、広範囲なアルゴリズム設計を必要とせずに、顕微鏡操作を自動化できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T20:02:21Z)
• Chemotaxis of sea urchin sperm cells through deep reinforcement learning [0.0]
  本研究では, ウニ精子のモデルが, ケモアトレラント濃度場において, 自己学習型遊走運動をいかに行うかを検討する。 我々は,人工ニューラルネットワークを用いて意思決定エージェントとして機能し,精子の効率的な操作戦略の発見を容易にする。 以上の結果から,ウニ精子の遊走過程に関する知見が得られ,微生物の知能的操作のためのガイダンスも用意された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T06:04:32Z)
• Multitask Adaptation by Retrospective Exploration with Learned World Models [77.34726150561087]
  本稿では,タスク非依存ストレージから取得したMBRLエージェントのトレーニングサンプルを提供するRAMaというメタ学習型アドレッシングモデルを提案する。 このモデルは、期待されるエージェントのパフォーマンスを最大化するために、ストレージから事前のタスクを解く有望な軌道を選択することで訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T20:02:57Z)
• Energy-Efficient and Federated Meta-Learning via Projected Stochastic Gradient Ascent [79.58680275615752]
  エネルギー効率のよいメタラーニングフレームワークを提案する。 各タスクは別々のエージェントによって所有されていると仮定するため、メタモデルをトレーニングするために限られたタスクが使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T08:15:44Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)
• Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost Functions [80.12620331438052]
  深層学習は サイリコの何十億もの分子を 迅速にスクリーニングする 重要なツールとなりました その重要性にもかかわらず、厳密なクラス不均衡、高い決定しきい値、いくつかのデータセットにおける基底真理ラベルの欠如など、これらのモデルのトレーニングにおいて重大な課題が続いている。 このような場合、クラス不均衡に対するロバスト性から、レシーバ動作特性(ROC)を直接最適化することを好んで論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T08:46:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。