Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Hardware Fault Tolerance in Machines with Reinforcement Learning Policy Gradient Algorithms

論文の概要: Enhancing Hardware Fault Tolerance in Machines with Reinforcement Learning Policy Gradient Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15283v1
Date: Sun, 21 Jul 2024 22:24:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 16:40:17.692976
Title: Enhancing Hardware Fault Tolerance in Machines with Reinforcement Learning Policy Gradient Algorithms
Title（参考訳）: 強化学習則勾配アルゴリズムを用いた機械のハードウェア故障耐性向上
Authors: Sheila Schoepp, Mehran Taghian, Shotaro Miwa, Yoshihiro Mitsuka, Shadan Golestan, Osmar Zaïane,
Abstract要約: 強化学習に基づくロボット制御は、ハードウェアフォールトトレランスを達成するための新しい視点を提供する。本稿では,2つの最先端強化学習アルゴリズム,PPO(Proximal Policy Optimization)とSAC(Soft Actor-Critic)の可能性について検討する。我々は,PPOがモデル内の知識を保持する際に最も高速な適応を示すのに対し,SACは獲得した知識を全て捨てるときに最善であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.473948454680334
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Industry is rapidly moving towards fully autonomous and interconnected systems that can detect and adapt to changing conditions, including machine hardware faults. Traditional methods for adding hardware fault tolerance to machines involve duplicating components and algorithmically reconfiguring a machine's processes when a fault occurs. However, the growing interest in reinforcement learning-based robotic control offers a new perspective on achieving hardware fault tolerance. However, limited research has explored the potential of these approaches for hardware fault tolerance in machines. This paper investigates the potential of two state-of-the-art reinforcement learning algorithms, Proximal Policy Optimization (PPO) and Soft Actor-Critic (SAC), to enhance hardware fault tolerance into machines. We assess the performance of these algorithms in two OpenAI Gym simulated environments, Ant-v2 and FetchReach-v1. Robot models in these environments are subjected to six simulated hardware faults. Additionally, we conduct an ablation study to determine the optimal method for transferring an agent's knowledge, acquired through learning in a normal (pre-fault) environment, to a (post-)fault environment in a continual learning setting. Our results demonstrate that reinforcement learning-based approaches can enhance hardware fault tolerance in simulated machines, with adaptation occurring within minutes. Specifically, PPO exhibits the fastest adaptation when retaining the knowledge within its models, while SAC performs best when discarding all acquired knowledge. Overall, this study highlights the potential of reinforcement learning-based approaches, such as PPO and SAC, for hardware fault tolerance in machines. These findings pave the way for the development of robust and adaptive machines capable of effectively operating in real-world scenarios.
Abstract（参考訳）: 業界は、マシンハードウェアの欠陥を含む変化する状況を検出し、適応できる完全に自律的で相互接続されたシステムに急速に移行している。ハードウェアのフォールトトレランスをマシンに追加する従来の手法では、コンポーネントを重複させ、障害が発生した時にマシンのプロセスをアルゴリズム的に再構成する。しかし、強化学習に基づくロボット制御への関心が高まっていることは、ハードウェアのフォールトトレランスを達成するための新たな視点を提供する。しかしながら、マシンにおけるハードウェアフォールトトレランスに対するこれらのアプローチの可能性について、限定的な研究がなされている。本稿では,PPO(Proximal Policy Optimization)とSAC(Soft Actor-Critic)の2つの最先端強化学習アルゴリズムの可能性について検討する。我々は,2つのOpenAI Gymシミュレーション環境,Ant-v2とFetchReach-v1において,これらのアルゴリズムの性能を評価する。これらの環境におけるロボットモデルは、シミュレートされたハードウェアの欠陥が6つある。さらに,エージェントの知識を通常の(事前の)学習環境から連続的な学習環境における(ポストの)フェイル環境へ伝達する最適な方法を決定するために,アブレーション研究を実施している。提案手法は, シミュレーション機械のハードウェア耐故障性を向上し, 適応は数分で実現できることを示した。具体的には、PPOはモデル内の知識を保持する際に最も高速な適応を示し、SACは取得した知識を全て捨てるときに最高に機能する。本研究は, PPO や SAC などの強化学習に基づく手法が, ハードウェアのフォールトトレランスに与える影響を明らかにするものである。これらの知見は、現実のシナリオで効果的に動作可能な堅牢で適応的なマシンを開発するための道を開いた。

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