論文の概要: Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15122v4
• Date: Tue, 05 Nov 2024 00:58:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:00.763154
• Title: Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: スケーリングが必要なのはすべて - JAX-Accelerated Reinforcement Learningによる自律運転
• Authors: Moritz Harmel, Anubhav Paras, Andreas Pasternak, Nicholas Roy, Gary Linscott,
• Abstract要約: 強化学習は、ビデオゲームのような複雑な領域で最高の人間よりも優れていることが実証されている。 自律運転のための大規模強化学習実験を行っている。 我々の最高の実行方針は、最先端の機械学習による自律運転のポリシーと比較して、運転進捗率を25%向上させながら、失敗率を64%削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.25541290397848
• License:
• Abstract: Reinforcement learning has been demonstrated to outperform even the best humans in complex domains like video games. However, running reinforcement learning experiments on the required scale for autonomous driving is extremely difficult. Building a large scale reinforcement learning system and distributing it across many GPUs is challenging. Gathering experience during training on real world vehicles is prohibitive from a safety and scalability perspective. Therefore, an efficient and realistic driving simulator is required that uses a large amount of data from real-world driving. We bring these capabilities together and conduct large-scale reinforcement learning experiments for autonomous driving. We demonstrate that our policy performance improves with increasing scale. Our best performing policy reduces the failure rate by 64% while improving the rate of driving progress by 25% compared to the policies produced by state-of-the-art machine learning for autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、ビデオゲームのような複雑な領域で最高の人間よりも優れていることが実証されている。 しかし、自動運転に必要なスケールでの強化学習実験は極めて困難である。 大規模な強化学習システムを構築し、多くのGPUに分散することは難しい。 現実世界の車両でのトレーニング中の収集経験は、安全性とスケーラビリティの観点からは禁じられている。 そのため,実世界の運転から大量のデータを利用する,効率的で現実的な運転シミュレータが求められている。 これらの機能をまとめて,自律運転のための大規模強化学習実験を行う。 当社の政策性能は大規模化とともに向上していることを実証する。 我々の最高の実行方針は、最先端の機械学習による自律運転のポリシーと比較して、運転進捗率を25%向上させながら、失敗率を64%削減します。

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