論文の概要: Crafting desirable climate trajectories with RL explored socio-environmental simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07287v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 13:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 21:16:56.570674
• Title: Crafting desirable climate trajectories with RL explored socio-environmental simulations
• Title（参考訳）: RLを用いた社会環境シミュレーションによる望ましい気候軌道の構築
• Authors: James Rudd-Jones, Fiona Thendean, María Pérez-Ortiz,
• Abstract要約: 統合アセスメントモデル(IAM)は、社会、経済、環境シミュレーションを組み合わせて、潜在的な政策効果を予測する。 従来の解決法を置き換えるために強化学習(RL)を用いた最近の予備研究は、不確実でノイズの多いシナリオにおける意思決定において有望な結果を示している。 我々は、様々な利害関係者や国家間の複雑な相互作用の相互作用をモデル化するための予備分析として、複数の対話的RLエージェントを導入することにより、この研究を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.554161433683967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate change poses an existential threat, necessitating effective climate policies to enact impactful change. Decisions in this domain are incredibly complex, involving conflicting entities and evidence. In the last decades, policymakers increasingly use simulations and computational methods to guide some of their decisions. Integrated Assessment Models (IAMs) are one of such methods, which combine social, economic, and environmental simulations to forecast potential policy effects. For example, the UN uses outputs of IAMs for their recent Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) reports. Traditionally these have been solved using recursive equation solvers, but have several shortcomings, e.g. struggling at decision making under uncertainty. Recent preliminary work using Reinforcement Learning (RL) to replace the traditional solvers shows promising results in decision making in uncertain and noisy scenarios. We extend on this work by introducing multiple interacting RL agents as a preliminary analysis on modelling the complex interplay of socio-interactions between various stakeholders or nations that drives much of the current climate crisis. Our findings show that cooperative agents in this framework can consistently chart pathways towards more desirable futures in terms of reduced carbon emissions and improved economy. However, upon introducing competition between agents, for instance by using opposing reward functions, desirable climate futures are rarely reached. Modelling competition is key to increased realism in these simulations, as such we employ policy interpretation by visualising what states lead to more uncertain behaviour, to understand algorithm failure. Finally, we highlight the current limitations and avenues for further work to ensure future technology uptake for policy derivation.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は現実的な脅威となり、影響のある変化を起こすのに効果的な気候変動政策を必要とする。 この領域における決定は非常に複雑で、矛盾する実体や証拠を含んでいる。 過去数十年間、政策立案者はシミュレーションや計算手法を使って意思決定を導いてきた。 統合アセスメントモデル(IAM)は、社会、経済、環境シミュレーションを組み合わせて潜在的な政策効果を予測する手法の一つである。 例えば、国連は最近のIPCC(Inter Governmental Panel on Climate Change)レポートにIAMの出力を使用している。 伝統的にこれらは再帰方程式解法を用いて解決されてきたが、いくつかの欠点があり、例えば不確実性の下での意思決定に苦慮している。 従来の解決法を置き換えるために強化学習(RL)を用いた最近の予備研究は、不確実でノイズの多いシナリオにおける意思決定において有望な結果を示している。 我々は、様々な利害関係者や現在の気候危機の多くをリードする国家間の複雑な相互作用をモデル化するための予備的な分析として、複数の相互作用するRLエージェントを導入することにより、この取り組みを拡大する。 以上の結果から, この枠組みの協力的エージェントは, 二酸化炭素排出量の削減と経済改善の観点から, より望ましい未来への道筋を常にグラフ化できることがわかった。 しかし、例えば、相手の報酬関数を使ってエージェント間の競争を導入すると、望ましい気候の未来はめったに到達しない。 モデリング競争は、これらのシミュレーションにおける現実主義の増大の鍵であり、我々は、アルゴリズムの失敗を理解するために、状態がより不確実な振る舞いに繋がるかを視覚化することによってポリシー解釈を採用する。 最後に、政策導出の今後の技術獲得を確実にするため、今後の取り組みに向けた現在の制限と道のりを強調します。

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