알려지지 않은 동적 시스템을 위한 동시 시스템 식별 및 제어 학습 기반 신경 제어

Core Concepts

신경 ODE 기반 모델인 신경 제어(NC)는 동적 시스템의 식별과 최적 제어 학습을 동시에 수행하여 알려지지 않은 동적 시스템을 효과적으로 제어할 수 있다.

Abstract

이 논문은 신경 ODE(Ordinary Differential Equation) 기반의 신경 제어(NC) 모델을 소개한다. NC 모델은 동적 시스템의 식별과 최적 제어 학습을 동시에 수행하는 새로운 접근 방식이다.
NC 모델은 두 개의 신경망으로 구성된 결합 신경 ODE 구조를 사용한다. 하나의 신경망은 동적 학습기로, 시스템 동력학을 학습한다. 다른 하나의 신경망은 제어기로, 최적 제어 함수를 학습한다. 이 두 신경망 간의 상호작용을 통해 NC 모델은 동시에 동적 시스템의 식별과 최적 제어를 수행할 수 있다.
실험 결과, NC 모델은 선형 동적 시스템과 비선형 CartPole 시스템에서 우수한 제어 성능을 보였다. 특히 CartPole 실험에서 NC 모델은 60개 미만의 적은 데이터로도 성공적으로 최적 제어를 학습할 수 있었다. 이는 기존 강화학습 방법에 비해 매우 데이터 효율적이다.
NC 모델의 동적 학습기와 제어기 간의 상호작용은 매우 흥미롭다. 제어기는 동적 학습기의 학습 과정을 인도하여 최적 궤적 근처의 동력학을 학습하도록 하고, 동적 학습기는 제어기의 학습에 제약 조건을 부여한다. 이러한 상호 감독을 통해 두 신경망은 점점 더 정교하게 협력하며 최적 제어를 학습할 수 있다.

Stats

선형 시스템 실험에서 NC 모델은 10회의 대안 학습 과정을 통해 최적 제어를 학습할 수 있었다.
CartPole 실험에서 NC 모델은 60개 미만의 적은 데이터로도 성공적으로 최적 제어를 학습할 수 있었다.

Quotes

"신경 ODE 기반 모델인 신경 제어(NC)는 동적 시스템의 식별과 최적 제어 학습을 동시에 수행하여 알려지지 않은 동적 시스템을 효과적으로 제어할 수 있다."
"NC 모델의 동적 학습기와 제어기 간의 상호작용은 매우 흥미롭다. 제어기는 동적 학습기의 학습 과정을 인도하여 최적 궤적 근처의 동력학을 학습하도록 하고, 동적 학습기는 제어기의 학습에 제약 조건을 부여한다."

Key Insights Distilled From

Neural Control: Concurrent System Identification and Control Learning with Neural ODE

by Cheng Chi at arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.01836.pdf

Deeper Inquiries

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