論文の概要: Active Inference Meeting Energy-Efficient Control of Parallel and Identical Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09322v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 17:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:21.336153
• Title: Active Inference Meeting Energy-Efficient Control of Parallel and Identical Machines
• Title（参考訳）: 並列・同一機械のエネルギー効率制御のための能動推論会議
• Authors: Yavar Taheri Yeganeh, Mohsen Jafari, Andrea Matta,
• Abstract要約: 製造システムにおけるエネルギー効率制御剤開発における能動推論の適用について検討する。 本研究は,ディープラーニングとアクティブ推論決定フレームワークを組み合わせた新たな分野である深層能動推論について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.693200946453174
• License:
• Abstract: We investigate the application of active inference in developing energy-efficient control agents for manufacturing systems. Active inference, rooted in neuroscience, provides a unified probabilistic framework integrating perception, learning, and action, with inherent uncertainty quantification elements. Our study explores deep active inference, an emerging field that combines deep learning with the active inference decision-making framework. Leveraging a deep active inference agent, we focus on controlling parallel and identical machine workstations to enhance energy efficiency. We address challenges posed by the problem's stochastic nature and delayed policy response by introducing tailored enhancements to existing agent architectures. Specifically, we introduce multi-step transition and hybrid horizon methods to mitigate the need for complex planning. Our experimental results demonstrate the effectiveness of these enhancements and highlight the potential of the active inference-based approach.
• Abstract（参考訳）: 製造システムにおけるエネルギー効率制御剤開発における能動推論の適用について検討する。 能動推論は神経科学に根ざし、知覚、学習、行動と固有の不確実な定量化要素を統合する統一確率論の枠組みを提供する。 本研究は,ディープラーニングとアクティブ推論決定フレームワークを組み合わせた新たな分野である深層能動推論について検討する。 深部能動推論エージェントを活用することで、並列および同一のワークステーションを制御し、エネルギー効率を向上させる。 既存のエージェントアーキテクチャにカスタマイズされた拡張を導入することで、問題の確率的性質と政策応答の遅れによって引き起こされる課題に対処する。 具体的には、複雑な計画の必要性を軽減するために、多段階遷移法とハイブリッド地平線法を導入する。 実験の結果,これらの拡張の有効性を実証し,アクティブな推論に基づくアプローチの可能性を強調した。

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