論文の概要: Reinforcement Learning for Active Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23308v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 04:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.051527
• Title: Reinforcement Learning for Active Matter
• Title（参考訳）: アクティブマターのための強化学習
• Authors: Wenjie Cai, Gongyi Wang, Yu Zhang, Xiang Qu, Zihan Huang,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は,活動物質の複雑さに対処するための,有望な枠組みとして登場した。 本稿では,活性物質系の誘導制御のためのRLの統合を体系的に紹介する。 本稿では, 個々の活性粒子の航法, 採餌, 移動戦略の最適化にRLを用いることについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.152018389781338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active matter refers to systems composed of self-propelled entities that consume energy to produce motion, exhibiting complex non-equilibrium dynamics that challenge traditional models. With the rapid advancements in machine learning, reinforcement learning (RL) has emerged as a promising framework for addressing the complexities of active matter. This review systematically introduces the integration of RL for guiding and controlling active matter systems, focusing on two key aspects: optimal motion strategies for individual active particles and the regulation of collective dynamics in active swarms. We discuss the use of RL to optimize the navigation, foraging, and locomotion strategies for individual active particles. In addition, the application of RL in regulating collective behaviors is also examined, emphasizing its role in facilitating the self-organization and goal-directed control of active swarms. This investigation offers valuable insights into how RL can advance the understanding, manipulation, and control of active matter, paving the way for future developments in fields such as biological systems, robotics, and medical science.
• Abstract（参考訳）: アクティブマター(英: Active Matter)とは、エネルギーを消費して運動を発生させる自己推進物質からなるシステムであり、従来のモデルに挑戦する複雑な非平衡ダイナミクスを示す。 機械学習の急速な進歩に伴い、強化学習(RL)は活動物質の複雑さに対処するための有望な枠組みとして登場した。 本稿では, 活性物質系を誘導・制御するためのRLの統合を体系的に導入し, 個々の活性粒子の最適運動戦略と, 活性群における集合力学の制御という2つの重要な側面に焦点をあてる。 本稿では, 個々の活性粒子の航法, 採餌, 移動戦略の最適化にRLを用いることについて論じる。 さらに,RLの集団行動制御への応用についても検討し,活性群集の自己組織化と目標指向制御の促進にその役割を強調した。 この調査は、RLが活性物質の理解、操作、制御をいかに進めるかについての貴重な洞察を与え、生体システム、ロボティクス、医学などの分野における将来の発展への道を開く。

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