論文の概要: Enhancing IoT Intelligence: A Transformer-based Reinforcement Learning Methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04205v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 16:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 15:35:54.851598
• Title: Enhancing IoT Intelligence: A Transformer-based Reinforcement Learning Methodology
• Title（参考訳）: IoTインテリジェンスを強化する - トランスフォーマーベースの強化学習方法論
• Authors: Gaith Rjoub, Saidul Islam, Jamal Bentahar, Mohammed Amin Almaiah, Rana Alrawashdeh,
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、相互接続されたデバイスによって生成されたデータの爆発的な増加につながっている。 従来の強化学習アプローチは、このデータを完全に活用するのに苦労することが多い。 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャと近似ポリシ最適化を統合した新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.878954933396155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of the Internet of Things (IoT) has led to an explosion of data generated by interconnected devices, presenting both opportunities and challenges for intelligent decision-making in complex environments. Traditional Reinforcement Learning (RL) approaches often struggle to fully harness this data due to their limited ability to process and interpret the intricate patterns and dependencies inherent in IoT applications. This paper introduces a novel framework that integrates transformer architectures with Proximal Policy Optimization (PPO) to address these challenges. By leveraging the self-attention mechanism of transformers, our approach enhances RL agents' capacity for understanding and acting within dynamic IoT environments, leading to improved decision-making processes. We demonstrate the effectiveness of our method across various IoT scenarios, from smart home automation to industrial control systems, showing marked improvements in decision-making efficiency and adaptability. Our contributions include a detailed exploration of the transformer's role in processing heterogeneous IoT data, a comprehensive evaluation of the framework's performance in diverse environments, and a benchmark against traditional RL methods. The results indicate significant advancements in enabling RL agents to navigate the complexities of IoT ecosystems, highlighting the potential of our approach to revolutionize intelligent automation and decision-making in the IoT landscape.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の普及により、相互接続されたデバイスによって生成されたデータが急増し、複雑な環境でのインテリジェントな意思決定の機会と課題が提示された。 従来の強化学習(RL)アプローチは、IoTアプリケーション固有の複雑なパターンや依存関係を処理および解釈する能力に制限があるため、このデータを十分に活用するのに苦労することが多い。 本稿では,これらの課題に対処するため,トランスフォーマーアーキテクチャをPPO(Proximal Policy Optimization)と統合する新しいフレームワークを提案する。 変換器の自己保持機構を活用することで,動的IoT環境におけるRLエージェントの理解と動作能力を高め,意思決定プロセスの改善につながる。 スマートホーム自動化から産業制御システムに至るまで,さまざまなIoTシナリオにおける手法の有効性を実証し,意思決定効率と適応性を大幅に向上させた。 コントリビューションには、異種IoTデータ処理におけるトランスフォーマーの役割の詳細な調査、さまざまな環境におけるフレームワークのパフォーマンスの包括的な評価、従来のRLメソッドに対するベンチマークなどが含まれています。 その結果、RLエージェントがIoTエコシステムの複雑さをナビゲートし、IoTの状況におけるインテリジェントな自動化と意思決定に革命をもたらす、という私たちのアプローチの可能性を浮き彫りにしている。

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