Fugu-MT 論文翻訳(概要): Why Reinforcement Learning in Energy Systems Needs Explanations

論文の概要: Why Reinforcement Learning in Energy Systems Needs Explanations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18823v1
Date: Wed, 29 May 2024 07:09:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 18:28:55.396556
Title: Why Reinforcement Learning in Energy Systems Needs Explanations
Title（参考訳）: エネルギーシステムにおける強化学習はなぜ説明を必要とするのか
Authors: Hallah Shahid Butt, Benjamin Schäfer,
Abstract要約: 本稿では,エネルギーシステムにおける強化技術の適用と,これらのモデルの説明がいかに役立つかについて論じる。経済発展に伴い、インフラの複雑さは劇的に増大し、同様に化石燃料から再生可能エネルギーへのシフトに伴い、このようなシステムには恐ろしい必要性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With economic development, the complexity of infrastructure has increased drastically. Similarly, with the shift from fossil fuels to renewable sources of energy, there is a dire need for such systems that not only predict and forecast with accuracy but also help in understanding the process of predictions. Artificial intelligence and machine learning techniques have helped in finding out wellperforming solutions to different problems in the energy sector. However, the usage of state-of-the-art techniques like reinforcement learning is not surprisingly convincing. This paper discusses the application of reinforcement techniques in energy systems and how explanations of these models can be helpful
Abstract（参考訳）: 経済発展に伴い、インフラの複雑さは劇的に増大した。同様に、化石燃料から再生可能エネルギー源への移行によって、正確な予測と予測だけでなく、予測のプロセスの理解にも役立つようなシステムが必要である。人工知能と機械学習技術は、エネルギーセクターのさまざまな問題に対する優れたソリューションを見つけるのに役立っている。しかし、強化学習のような最先端技術の使用は驚くべきことではない。本稿では,エネルギーシステムにおける強化技術の適用と,これらのモデルの説明がいかに役立つかについて論じる。

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