Enhancing IoT Intelligence: A Transformer-based Reinforcement Learning Methodology

要約

モノのインターネット (IoT) の普及により、相互接続されたデバイスによって生成されるデータが爆発的に増加し、複雑な環境におけるインテリジェントな意思決定に機会と課題の両方がもたらされました。
従来の強化学習 (RL) アプローチでは、IoT アプリケーションに固有の複雑なパターンと依存関係を処理および解釈する能力が限られているため、このデータを完全に活用するのに苦労することがよくあります。
このペーパーでは、これらの課題に対処するために、変圧器アーキテクチャと近接ポリシー最適化 (PPO) を統合する新しいフレームワークを紹介します。
変圧器の自己注意メカニズムを活用することで、私たちのアプローチは、動的 IoT 環境内で理解して行動する RL エージェントの能力を強化し、意思決定プロセスの改善につながります。
私たちは、スマート ホーム オートメーションから産業用制御システムに至るまで、さまざまな IoT シナリオにわたってこの手法の有効性を実証し、意思決定の効率と適応性が顕著に向上していることを示しています。
私たちの貢献には、異種 IoT データの処理におけるトランスフォーマーの役割の詳細な調査、多様な環境におけるフレームワークのパフォーマンスの包括的な評価、従来の RL 手法に対するベンチマークが含まれます。
この結果は、RL エージェントが IoT エコシステムの複雑さをナビゲートできるようにする上での大幅な進歩を示しており、IoT 環境におけるインテリジェントな自動化と意思決定に革命をもたらす当社のアプローチの可能性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

The proliferation of the Internet of Things (IoT) has led to an explosion of data generated by interconnected devices, presenting both opportunities and challenges for intelligent decision-making in complex environments. Traditional Reinforcement Learning (RL) approaches often struggle to fully harness this data due to their limited ability to process and interpret the intricate patterns and dependencies inherent in IoT applications. This paper introduces a novel framework that integrates transformer architectures with Proximal Policy Optimization (PPO) to address these challenges. By leveraging the self-attention mechanism of transformers, our approach enhances RL agents’ capacity for understanding and acting within dynamic IoT environments, leading to improved decision-making processes. We demonstrate the effectiveness of our method across various IoT scenarios, from smart home automation to industrial control systems, showing marked improvements in decision-making efficiency and adaptability. Our contributions include a detailed exploration of the transformer’s role in processing heterogeneous IoT data, a comprehensive evaluation of the framework’s performance in diverse environments, and a benchmark against traditional RL methods. The results indicate significant advancements in enabling RL agents to navigate the complexities of IoT ecosystems, highlighting the potential of our approach to revolutionize intelligent automation and decision-making in the IoT landscape.

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