東京大学の研究者たちは、静的バンディット問題からより困難な動的環境に向けた拡張フォトニック強化学習手法を開発しました

Tokyo University researchers developed an extended photonic reinforcement learning method for more challenging dynamic environments from the static bandit problem.

機械学習の世界では、強化学習の概念が中心になっており、特定の環境内で反復的な試行と誤りを通じてエージェントがタスクを達成することが可能になっています。この分野の成果は、計算コストを外部にアウトソーシングするための光子アプローチの使用や、光の物理的特性を活用することなどを示しています。また、これらの手法を複数エージェントや動的な環境を含むより複雑な問題に拡張する必要性も強調されています。東京大学の研究では、バンディットアルゴリズムとQ学習を組み合わせて、学習を加速し、マルチエージェントの協力に関する洞察を提供する改良版バンディットQ学習（BQL）を作成することを目指しています。これにより、光子強化学習技術の進歩に貢献することを最終目標としています。

研究者は、グリッドワールドの問題の概念を使用しています。これは、エージェントが5×5のグリッド内を移動し、各セルが状態を表すものです。各ステップで、エージェントは上下左右の行動を取り、報酬と次の状態を受け取ります。特定のセルAとBは高い報酬を提供し、エージェントに異なるセルに移動するよう促します。この問題は、エージェントの行動が移動を決定する確定的な方針に依存しています。

行動価値関数Q(s, a)は、方策πに基づいた状態-行動のペアに対する将来の報酬を定量化します。この関数は、エージェントが行動を通じて累積報酬を予測するものです。この研究の主な目的は、エージェントがすべての状態-行動のペアに対する最適なQ値を学習できるようにすることです。改良版のQ学習は、バンディットアルゴリズムを統合し、動的な状態-行動のペア選択を通じて学習プロセスを強化します。

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この改良版のQ学習スキームでは、複数のエージェントが共有のQテーブルを更新する並列学習が可能です。並列化により、Qテーブルの更新の精度と効率が向上し、学習プロセスが促進されます。エージェントの同時行動が直接的な通信なしでも明確になるように、光子の量子干渉の原理を利用した意思決定システムが構想されています。

研究者は、エージェントが連続的に行動し、より複雑な学習タスクに彼らの手法を適用できるアルゴリズムを開発する予定です。将来的には、少なくとも3つのエージェント間で衝突のない意思決定を可能にする光子システムを作成することを目指しています。

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