論文の概要: Chargax: A JAX Accelerated EV Charging Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01522v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 09:27:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.127371
• Title: Chargax: A JAX Accelerated EV Charging Simulator
• Title（参考訳）: Chargax:JAXで加速されたEV充電シミュレータ
• Authors: Koen Ponse, Jan Felix Kleuker, Aske Plaat, Thomas Moerland,
• Abstract要約: 本稿では、車載充電ステーションの現実的なシミュレーションのためのJAXベースの環境であるChargaxを紹介する。 Chargaxは100x-1000倍以上の計算性能を既存の環境よりも大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning can play a key role in addressing sustainable energy challenges. For instance, many grid systems are heavily congested, highlighting the urgent need to enhance operational efficiency. However, reinforcement learning approaches have traditionally been slow due to the high sample complexity and expensive simulation requirements. While recent works have effectively used GPUs to accelerate data generation by converting environments to JAX, these works have largely focussed on classical toy problems. This paper introduces Chargax, a JAX-based environment for realistic simulation of electric vehicle charging stations designed for accelerated training of RL agents. We validate our environment in a variety of scenarios based on real data, comparing reinforcement learning agents against baselines. Chargax delivers substantial computational performance improvements of over 100x-1000x over existing environments. Additionally, Chargax' modular architecture enables the representation of diverse real-world charging station configurations.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習は持続可能なエネルギー課題に対処する上で重要な役割を担います。 例えば、多くのグリッドシステムは非常に混雑しており、運用効率を高める緊急の必要性を強調しています。 しかし, 従来の強化学習手法は, 高サンプリングの複雑さと高価なシミュレーション要求のため, 従来は遅れていた。 最近の研究は、環境をJAXに変換することによってデータ生成を加速するためにGPUを効果的に利用してきたが、これらの研究は主に古典的な玩具の問題に焦点を当てている。 本稿では、RLエージェントの加速訓練を目的とした電気自動車充電ステーションの現実的なシミュレーションのためのJAXベースの環境であるChargaxを紹介する。 実データに基づく様々なシナリオで環境を検証し、強化学習エージェントをベースラインと比較する。 Chargaxは100x-1000倍以上の計算性能を既存の環境よりも大幅に向上させる。 さらに、Chargaxのモジュラーアーキテクチャは、様々な現実世界の充電ステーション構成の表現を可能にする。

関連論文リスト

• MobiVerse: Scaling Urban Mobility Simulation with Hybrid Lightweight Domain-Specific Generator and Large Language Models [11.90100976089832]
  モビリティシミュレーションのギャップを埋めるハイブリッドフレームワークMobiVerseを提案する。 ロサンゼルスのウェストウッドでケーススタディを行い、効率よくスケジュールを動的に生成した。 その結果,本手法は行動リアリズムを高めつつ,計算効率を向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-26T21:46:18Z)
• A General Infrastructure and Workflow for Quadrotor Deep Reinforcement Learning and Reality Deployment [48.90852123901697]
  本稿では, エンドツーエンドの深層強化学習(DRL)ポリシーを四元数へシームレスに移行できるプラットフォームを提案する。 本プラットフォームは, ホバリング, 動的障害物回避, 軌道追尾, 気球打上げ, 未知環境における計画など, 多様な環境を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T14:25:23Z)
• Large Language Model based Agent Framework for Electric Vehicle Charging Behavior Simulation [1.8749305679160366]
  本稿では,電気自動車(EV)の充電動作をシミュレーションするための LLM ベースのエージェントフレームワークを提案する。 課金プロセスを最適化するために、ユーザの好み、心理的特徴、環境要因を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T03:52:05Z)
• Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks [93.38375271826202]
  本研究では,シミュレート・トゥ・リアルな視覚四重項ナビゲーションタスクにおける分布シフトに対する一般化とロバスト性を改善する手法を提案する。 まず,擬似飛行力学とガウススプラッティングを統合してシミュレータを構築し,その後,液状ニューラルネットワークを用いてロバストなナビゲーションポリシーを訓練する。 このようにして、我々は3次元ガウススプラッティングラディアンス場レンダリング、専門家による実演訓練データのプログラミング、およびLiquid Networkのタスク理解能力の進歩を組み合わせたフルスタックの模倣学習プロトコルを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T13:48:37Z)
• Cheetah: Bridging the Gap Between Machine Learning and Particle Accelerator Physics with High-Speed, Differentiable Simulations [2.7309692684728617]
  我々はPyTorchベースの高速微分可能線形ビームダイナミクスコードであるCheetahを紹介する。 Cheetahは、複数の桁の時間を削減することで、大規模なデータセットの高速収集を可能にする。 例えば、強化学習、勾配に基づくビームラインチューニング、勾配に基づくシステム同定、物理インフォームド・オプティマイゼーション前の最適化、空間電荷効果のモジュラーニューラルネットワークサロゲートモデリングである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T10:30:40Z)
• Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous Driving Research [76.93956925360638]
  Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。 TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。 我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:49:15Z)
• A Lightweight Calibrated Simulation Enabling Efficient Offline Learning for Optimal Control of Real Buildings [3.2634122554914002]
  強化学習モデルを学習するためのシミュレーションに基づく新しい手法を提案する。 当社のオープンソースシミュレーターは軽量で、ビルからのテレメトリによってキャリブレーションされ、より高い忠実度に到達しています。 このアプローチは多くの建物に拡張可能な実世界のRL制御システムを実現するための重要なステップである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:56:23Z)
• Actively Learning Costly Reward Functions for Reinforcement Learning [56.34005280792013]
  複雑な実世界の環境でエージェントを訓練することは、桁違いに高速であることを示す。 強化学習の手法を新しい領域に適用することにより、興味深く非自明な解を見つけることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T19:17:20Z)
• SimVPv2: Towards Simple yet Powerful Spatiotemporal Predictive Learning [61.419914155985886]
  空間的・時間的モデリングにおけるUnetアーキテクチャの必要性を解消する合理化モデルであるSimVPv2を提案する。 SimVPv2はモデルアーキテクチャを単純化するだけでなく、性能と計算効率も改善する。 標準のMoving MNISTベンチマークでは、SimVPv2は、FLOPが少なく、トレーニング時間の半分、推論効率が60%速く、SimVPよりも優れたパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T08:01:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。