論文の概要: A critical assessment of reinforcement learning methods for microswimmer navigation in complex flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05525v1
- Date: Thu, 08 May 2025 09:17:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.016968
- Title: A critical assessment of reinforcement learning methods for microswimmer navigation in complex flows
- Title（参考訳）: 複雑な流れにおけるマイクロスウィマーナビゲーションのための強化学習手法の批判的評価
- Authors: Selim Mecanna, Aurore Loisy, Christophe Eloy,
- Abstract要約: 搭載されたセンサーからのみアクセス可能な情報を用いて流体の流れを移動させることは、小さなプランクトン生物が直面する問題である。
過去10年間、流体力学のコミュニティは、しばしば最も単純な実装の形で強化学習を広く採用してきた。
しかし、これらのアルゴリズムが学習した戦略がどの程度優れているかは不明だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Navigating in a fluid flow while being carried by it, using only information accessible from on-board sensors, is a problem commonly faced by small planktonic organisms. It is also directly relevant to autonomous robots deployed in the oceans. In the last ten years, the fluid mechanics community has widely adopted reinforcement learning, often in the form of its simplest implementations, to address this challenge. But it is unclear how good are the strategies learned by these algorithms. In this paper, we perform a quantitative assessment of reinforcement learning methods applied to navigation in partially observable flows. We first introduce a well-posed problem of directional navigation for which a quasi-optimal policy is known analytically. We then report on the poor performance and robustness of commonly used algorithms (Q-Learning, Advantage Actor Critic) in flows regularly encountered in the literature: Taylor-Green vortices, Arnold-Beltrami-Childress flow, and two-dimensional turbulence. We show that they are vastly surpassed by PPO (Proximal Policy Optimization), a more advanced algorithm that has established dominance across a wide range of benchmarks in the reinforcement learning community. In particular, our custom implementation of PPO matches the theoretical quasi-optimal performance in turbulent flow and does so in a robust manner. Reaching this result required the use of several additional techniques, such as vectorized environments and generalized advantage estimation, as well as hyperparameter optimization. This study demonstrates the importance of algorithm selection, implementation details, and fine-tuning for discovering truly smart autonomous navigation strategies in complex flows.
- Abstract（参考訳）: 搭載されたセンサーからのみアクセス可能な情報を用いて流体の流れを移動させることは、小さなプランクトン生物が直面する問題である。
また、海に展開する自律ロボットに直接関係している。
過去10年間、流体力学のコミュニティは、この課題に対処するために、しばしば最も単純な実装の形で強化学習を広く採用してきた。
しかし、これらのアルゴリズムが学習した戦略がどの程度優れているかは不明だ。
本稿では,部分的に観測可能な流れにおけるナビゲーションに適用される強化学習手法の定量的評価を行う。
まず,準最適政策が解析的に知られている方向ナビゲーションの問題を紹介する。
次に, テイラー-グリーン渦, アーノルド-ベルトラミ-チルドレス流, 二次元乱流など, 一般的に用いられているアルゴリズム (Q-Learning, Advantage Actor Critic) の低性能とロバスト性について報告する。
PPO(Proximal Policy Optimization, Proximal Policy Optimization)は,強化学習コミュニティにおいて,幅広いベンチマークにおいて優位性を確立したアルゴリズムである。
特に,PPOのカスタム実装は乱流の準最適性能と一致し,頑健な方法で実施する。
この結果を取得するには、ベクトル化環境や一般化された優位推定、ハイパーパラメータ最適化など、いくつかの追加技術を使う必要がある。
本研究は,複雑な流れにおける真にスマートな自律ナビゲーション戦略を発見する上で,アルゴリズムの選択,実装の詳細,微調整の重要性を実証する。
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