論文の概要: BoreaRL: A Multi-Objective Reinforcement Learning Environment for Climate-Adaptive Boreal Forest Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19846v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 07:44:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.723587
• Title: BoreaRL: A Multi-Objective Reinforcement Learning Environment for Climate-Adaptive Boreal Forest Management
• Title（参考訳）: 気候適応型森林管理のための多目的強化学習環境BoreaRL
• Authors: Kevin Bradley Dsouza, Enoch Ofosu, Daniel Chukwuemeka Amaogu, Jérôme Pigeon, Richard Boudreault, Pooneh Maghoul, Juan Moreno-Cruz, Yuri Leonenko,
• Abstract要約: ボレアル森林は、気候に富む永久凍土の土壌において、地球上の炭素の30-40%を貯蔵している。 炭素隔離と永久凍土保存の両方のために森林管理を最適化することは、複雑なトレードオフをもたらす。 気候適応型森林管理のための多目的強化学習環境である$textbfBoreaRLを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Boreal forests store 30-40% of terrestrial carbon, much in climate-vulnerable permafrost soils, making their management critical for climate mitigation. However, optimizing forest management for both carbon sequestration and permafrost preservation presents complex trade-offs that current tools cannot adequately address. We introduce $\textbf{BoreaRL}$, the first multi-objective reinforcement learning environment for climate-adaptive boreal forest management, featuring a physically-grounded simulator of coupled energy, carbon, and water fluxes. BoreaRL supports two training paradigms: site-specific mode for controlled studies and generalist mode for learning robust policies under environmental stochasticity. Through evaluation of multi-objective RL algorithms, we reveal a fundamental asymmetry in learning difficulty: carbon objectives are significantly easier to optimize than thaw (permafrost preservation) objectives, with thaw-focused policies showing minimal learning progress across both paradigms. In generalist settings, standard preference-conditioned approaches fail entirely, while a naive curriculum learning approach achieves superior performance by strategically selecting training episodes. Analysis of learned strategies reveals distinct management philosophies, where carbon-focused policies favor aggressive high-density coniferous stands, while effective multi-objective policies balance species composition and density to protect permafrost while maintaining carbon gains. Our results demonstrate that robust climate-adaptive forest management remains challenging for current MORL methods, establishing BoreaRL as a valuable benchmark for developing more effective approaches. We open-source BoreaRL to accelerate research in multi-objective RL for climate applications.
• Abstract（参考訳）: ボレアル森林は、気候に富む永久凍土の土壌で、地球上の炭素の30-40%を貯蔵しており、その管理は気候の緩和に不可欠である。 しかし,炭素沈降と永久凍土保存の両面において森林管理を最適化することは,現在のツールでは十分に対応できない複雑なトレードオフをもたらす。 気候適応型森林管理のための,初の多目的強化学習環境である$\textbf{BoreaRL}$を紹介した。 BoreaRLは、制御された研究のためのサイト固有モードと、環境確率性の下で堅牢なポリシーを学ぶためのジェネラリストモードの2つの訓練パラダイムをサポートしている。 多目的RLアルゴリズムの評価を通じて、学習難易度における基本的な非対称性を明らかにする: 炭素の目的はソー(永久凍土保存)の目的よりもはるかに容易に最適化できる。 一般的な設定では、標準的な嗜好条件のアプローチは完全に失敗するが、直感的なカリキュラム学習アプローチは、戦略的にトレーニングエピソードを選択することで、優れたパフォーマンスを達成する。 学習戦略の分析は、炭素中心の政策が攻撃的な高密度針葉樹を好んで支持し、効果的な多目的政策が種組成と密度をバランスさせ、炭素ゲインを維持しながら永久凍土を保護するという、異なる管理哲学を明らかにしている。 以上の結果から,ロバストな気候適応型森林管理は現在のMORL法では依然として困難であり,ボレアRLはより効果的な手法開発のための貴重なベンチマークとして確立されている。 気候用多目的RLの研究を促進するため,BoreaRLをオープンソースとして公開した。

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