論文の概要: Quantum-Train-Based Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08845v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 00:51:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:33:54.122108
• Title: Quantum-Train-Based Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 量子トレインに基づく分散マルチエージェント強化学習
• Authors: Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Chen-Yu Liu, Kin K. Leung,
• Abstract要約: 量子トレインに基づく分散マルチエージェント強化学習(Dist-QTRL) 量子トレインに基づく分散マルチエージェント強化学習(Dist-QTRL)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.673361333697935
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce Quantum-Train-Based Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning (Dist-QTRL), a novel approach to addressing the scalability challenges of traditional Reinforcement Learning (RL) by integrating quantum computing principles. Quantum-Train Reinforcement Learning (QTRL) leverages parameterized quantum circuits to efficiently generate neural network parameters, achieving a \(poly(\log(N))\) reduction in the dimensionality of trainable parameters while harnessing quantum entanglement for superior data representation. The framework is designed for distributed multi-agent environments, where multiple agents, modeled as Quantum Processing Units (QPUs), operate in parallel, enabling faster convergence and enhanced scalability. Additionally, the Dist-QTRL framework can be extended to high-performance computing (HPC) environments by utilizing distributed quantum training for parameter reduction in classical neural networks, followed by inference using classical CPUs or GPUs. This hybrid quantum-HPC approach allows for further optimization in real-world applications. In this paper, we provide a mathematical formulation of the Dist-QTRL framework and explore its convergence properties, supported by empirical results demonstrating performance improvements over centric QTRL models. The results highlight the potential of quantum-enhanced RL in tackling complex, high-dimensional tasks, particularly in distributed computing settings, where our framework achieves significant speedups through parallelization without compromising model accuracy. This work paves the way for scalable, quantum-enhanced RL systems in practical applications, leveraging both quantum and classical computational resources.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子トレインに基づく分散マルチエージェント強化学習(Dist-QTRL)を紹介する。 量子トレイン強化学習(Quantum-Train Reinforcement Learning, QTRL)は、パラメータ化量子回路を利用して、ニューラルネットワークのパラメータを効率的に生成する。 このフレームワークは分散マルチエージェント環境向けに設計されており、複数のエージェントがQPU(Quantum Processing Units)としてモデル化され、並列に動作し、より高速な収束と拡張性を実現する。 さらに、Dist-QTRLフレームワークは、古典的ニューラルネットワークのパラメータ還元に分散量子トレーニングを利用することで、高性能コンピューティング(HPC)環境に拡張することができる。 このハイブリッド量子-HPCアプローチは、現実世界のアプリケーションでさらなる最適化を可能にする。 本稿では、Dist-QTRLフレームワークの数学的定式化と収束性の検討を行い、集中型QTRLモデルよりも優れた性能を示す実験結果によって支援する。 その結果、複雑で高次元なタスク、特に分散コンピューティング環境では、モデルの精度を損なうことなく並列化による大幅な高速化を実現する量子強化RLの可能性を強調した。 この研究は、量子計算資源と古典計算資源の両方を活用して、スケーラブルで量子強化されたRLシステムを実用化するための道を開いた。

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