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剪辑 | 紫罗
客岁，DeepMind 和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）合营，，大获到手。DeepMind 让「东说念主造太阳」上前一大步。
RL 在等离子体磁限度鸿沟中清楚出了高超的后果。关联词，与传统的磁管制反应限度程序比较，仍然存在显赫的流毒。
近日，DeepMind 和 EPFL 的商讨团队，惩处了 RL 程序的主要流毒；对所需的等离子体特点竣事更高的限度精度，减少稳态破绽，减少学习新任务所需的时期。
商讨东说念主员在此前商讨的基础上，对代理架构和考研经过的算法进行了校正。
将模拟中的等离子体花式精度擢升了 65%，大幅减少了等离子体电流的长期偏差，况兼还将学习新任务所需的考研时期减少了 3 倍及以上。
在 TCV 托卡马克上使用升级后的基于 RL 的限度器进行了新的实验，考据了所竣事的模拟末端，并为使用 RL 程序成例竣事精准放电指明了说念路。
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该商讨以「Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control」为题，发布在 arXiv 预印平台上。
论文联结：https://arxiv.org/abs/2307.11546
商讨布景
欧博正网反应限度关于托卡马克安装的运行至关进军。
传统上，平等离子体的精准限度是通过等离子体电流、花式和位置的连气儿闭环来竣事的。
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深圳福田中心区规划皇冠篮球90比分RL 已成为构建及时限度系统的替代表率。强化学习越来越多地用于等离子体限度。关联词，RL 程序有许多流毒，为止了它们行为托卡马克等离子体限度的实用惩处决议的利用。
惩处 RL 的三个挑战
在该商讨中，商讨东说念主员将惩处并初始缓解其中三个挑战：难以指定一个既可学习又能引发精准限度器性能的标量奖励函数；追踪破绽中的稳态偏差；考研时期长。
领先，在奖励塑造（reward shaping）中，商讨东说念主员建议了一种奖励塑造程序，行为擢升限度精度的直不雅而浅陋的惩处决议。
图示：四种不同考研成就的性能末端。（开端：论文）
然后，通过向代理提供明确的造作信号和集成造作信号来惩处积分器反应中的稳态破绽问题。这收缩了经典限度器和强化学习限度器之间的精度差距。
188bet金宝博下图为使用和不使用积分器反应考研的战略的模拟等离子体电流破绽轨迹，每种情况进行了 3 次立时运行。不错看出，积分器反应大大裁汰了等离子体电流偏置，正如预期的那样。
图示：shape_70166 任务在 1 s 限度窗口内模拟等离子体电流和花式的破绽。（开端：论文）
终末，在 Episode Chunking 和移动学习中，惩处了生成限度战略所需的考研时期问题。
图示：利用于 Showcase_xpoint 任务的 Episode Chunking 末端。（开端：论文）
商讨清楚，将 chunking 时期利用于具有两个/三个 chunk 的 Showcase_xpoint 任务可显赫加速考研时期。
皇冠比分人所共知，RL 算法具有高算计本钱和低样本效用，这一问题在托卡马克中加重，欧博博彩官网即使是低保真等离子体模拟器的算计本钱也比传统强化学习利用中使用的模拟器要高得多。商讨东说念主员通过对复杂的放电使用多启动程序来惩处这个问题，并清楚新战略的考研时期大幅减少。
此外，商讨标明，当感赞佩的新场景接近之前的场景时，使用现存限度战略进行热启动考研不错是一种至极有用的器具。
蚁集起来，这些时期不错显赫减少考研时期并擢升准确性，从而在使强化学习成为等离子体限度的成例可用时期方面取得首要施展。
TCV 托卡马克放电实验
接下来，商讨东说念主员在 TCV 托卡马克专用放电上测试了上述几个模拟增强功能。
领先使用奖励塑造程序来测试经过考研以减少 shape_70166 知晓任务中 LCFS 破绽的限度战略。
图示：shape_70166 知晓任务的 LCFS 花式破绽战略比较。（开端：论文）
总体而言，模拟性能的校恰是成心的，更新后的基础程序的准确性高于之前的基准。关联词，优化模拟性能是有限的。事实上，关于这种情况，进一步减少仿真 RMS 破绽似乎莫得什么平正，相悖，当今应该专注于惩处仿真与确凿的差距。
接下来，比较奖励塑造对更复杂的「snowflake」成就的影响。
皇冠客服飞机：@seo3687下图清楚了到手限度等离子体的窗口时期 X 点追踪的精度。不错看到，仿真中 X 点精度的显赫校正确乎导致硬件上 X 点精度的校正。与之前的 TCV 实验比较，奖励塑造的校正导致限度窗口上的 RMSE 追踪距离减少了 59.7%。其他目的（举例 LCFS）论说准确度略有下落，这是预期的，如奖励塑造中所述。在这里，确乎看到了奖励塑造的显赫平正，尽管仍然需要尽力弥合模拟与确凿的差距，以保持高精度的完好 snowflake。
图示：Snowflake 成就的 X 点追踪战略比较。（开端：论文）
终末，考据使用 Episode Chunking 来减少考研时期。对使用 3 个块考研的展示成就进行了实验。该实验的重建均衡的时期轨迹如下图所示。
商讨发履行验按预期进行，莫得因 episode chunking 而出现显然的伪影。这标明这种考研加速程序不会酿成质地耗费。
图示：使用基于磁性测量的 LIUQE 重建射击后 TCV 均衡的演变，用于展示 TCV shot (77620)。（开端：论文）
将来商讨
固然以上商讨末端显赫减少了强化学习限度器的为止，但仍有很大的校正空间。
瞻望将来，不仅需要擢升模拟性能，还需要在硬件上匹配骨子等离子放电时的性能水平。
校正硬件传输有许多有前途的目的，但无论哪种情况，鉴于数据匮乏，这将是具有挑战性的。
同样，有许多契机不错接续减少考研时期条款。
高额回馈总的来说，强化学习仍然是等离子体限度的一个有招引力的收受。该商讨如故初始缓解磁限度利用中的一些剩余侵犯，况兼有许多有但愿的目的不错接续增强。
参考内容：https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1684217852289601541
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9
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