論文の概要: A Generative Approach to Control Complex Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06494v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 11:10:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:27.884831
• Title: A Generative Approach to Control Complex Physical Systems
• Title（参考訳）: 複合物理系制御のための生成的アプローチ
• Authors: Long Wei, Peiyan Hu, Ruiqi Feng, Haodong Feng, Yixuan Du, Tao Zhang, Rui Wang, Yue Wang, Zhi-Ming Ma, Tailin Wu,
• Abstract要約: 本稿では,物理系制御問題に対処する新しい手法である拡散物理系制御(DiffPhyCon)を紹介する。 DiffPhyConは学習した生成エネルギー関数と予め定義された制御目的の両方を同時に最小化する。 提案手法は,古典的アプローチや最先端の深層学習法,強化学習法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.733151963652244
• License:
• Abstract: Controlling the evolution of complex physical systems is a fundamental task across science and engineering. Classical techniques suffer from limited applicability or huge computational costs. On the other hand, recent deep learning and reinforcement learning-based approaches often struggle to optimize long-term control sequences under the constraints of system dynamics. In this work, we introduce Diffusion Physical systems Control (DiffPhyCon), a new class of method to address the physical systems control problem. DiffPhyCon excels by simultaneously minimizing both the learned generative energy function and the predefined control objectives across the entire trajectory and control sequence. Thus, it can explore globally and plan near-optimal control sequences. Moreover, we enhance DiffPhyCon with prior reweighting, enabling the discovery of control sequences that significantly deviate from the training distribution. We test our method on three tasks: 1D Burgers' equation, 2D jellyfish movement control, and 2D high-dimensional smoke control, where our generated jellyfish dataset is released as a benchmark for complex physical system control research. Our method outperforms widely applied classical approaches and state-of-the-art deep learning and reinforcement learning methods. Notably, DiffPhyCon unveils an intriguing fast-close-slow-open pattern observed in the jellyfish, aligning with established findings in the field of fluid dynamics. The project website, jellyfish dataset, and code can be found at https://github.com/AI4Science-WestlakeU/diffphycon.
• Abstract（参考訳）: 複雑な物理システムの進化を制御することは、科学と工学における基本的な課題である。 古典的なテクニックは、適用性や計算コストの制限に悩まされる。 一方,近年の深層学習と強化学習に基づくアプローチは,システム力学の制約下での長期制御シーケンスの最適化に苦慮することが多い。 本稿では,物理系制御問題に対処する新しい手法である拡散物理系制御(DiffPhyCon)を紹介する。 DiffPhyConは、学習した生成エネルギー関数と、軌道と制御シーケンス全体にわたって定義された制御目的の両方を同時に最小化する。 これにより、世界中を探索し、最適に近い制御シーケンスを計画することができる。 さらに、DiffPhyConを事前再重み付けにより強化し、トレーニング分布から著しく逸脱する制御シーケンスの発見を可能にする。 本手法は,1次元バーガー方程式,2次元クラゲ運動制御,および2次元高次元煙圧制御の3つの課題について検証する。 提案手法は,古典的アプローチや最先端の深層学習法,強化学習法よりも優れている。 特にDiffPhyConは、クラゲで観察される興味深い高速クロース・スロー・オープンパターンを公表し、流体力学の分野で確立された発見と一致している。 プロジェクトのWebサイト、クラゲのデータセット、コードはhttps://github.com/AI4Science-WestlakeU/diffphyconで見ることができる。

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