Enhancing Hardware Fault Tolerance in Machines with Reinforcement Learning Policy Gradient Algorithms

要約

業界は、マシンのハードウェア障害を含む状況の変化を検出して適応できる完全自律型の相互接続システムに急速に移行しています。
マシンにハードウェア フォールト トレランスを追加する従来の方法では、コンポーネントを複製し、障害が発生したときにマシンのプロセスをアルゴリズム的に再構成します。
しかし、強化学習ベースのロボット制御への関心の高まりにより、ハードウェアの耐障害性の実現に新たな視点がもたらされています。
ただし、マシンのハードウェア耐障害性に対するこれらのアプローチの可能性を調査した研究は限られています。
この論文では、マシンのハードウェア耐障害性を強化するための 2 つの最先端の強化学習アルゴリズム、Proximal Policy Optimization (PPO) と Soft Actor-Critic (SAC) の可能性を調査します。
これらのアルゴリズムのパフォーマンスを、2 つの OpenAI Gym シミュレート環境、Ant-v2 と FetchReach-v1 で評価します。
これらの環境のロボット モデルは、6 つのシミュレートされたハードウェア障害にさらされます。
さらに、通常の（障害前）環境での学習を通じて獲得したエージェントの知識を、継続的な学習設定の（障害後）環境に転送するための最適な方法を決定するためのアブレーション研究を実施します。
私たちの結果は、強化学習ベースのアプローチがシミュレートされたマシンのハードウェア耐障害性を強化し、適応が数分以内に行われることを示しています。
具体的には、PPO はモデル内に知識を保持する場合に最も速い適応を示しますが、SAC は取得した知識をすべて破棄する場合に最高のパフォーマンスを発揮します。
全体として、この研究は、マシンのハードウェア耐障害性に対する PPO や SAC などの強化学習ベースのアプローチの可能性を強調しています。
これらの発見は、現実世界のシナリオで効果的に動作できる堅牢で適応性のあるマシンの開発への道を開きます。

要約(オリジナル)

Industry is rapidly moving towards fully autonomous and interconnected systems that can detect and adapt to changing conditions, including machine hardware faults. Traditional methods for adding hardware fault tolerance to machines involve duplicating components and algorithmically reconfiguring a machine’s processes when a fault occurs. However, the growing interest in reinforcement learning-based robotic control offers a new perspective on achieving hardware fault tolerance. However, limited research has explored the potential of these approaches for hardware fault tolerance in machines. This paper investigates the potential of two state-of-the-art reinforcement learning algorithms, Proximal Policy Optimization (PPO) and Soft Actor-Critic (SAC), to enhance hardware fault tolerance into machines. We assess the performance of these algorithms in two OpenAI Gym simulated environments, Ant-v2 and FetchReach-v1. Robot models in these environments are subjected to six simulated hardware faults. Additionally, we conduct an ablation study to determine the optimal method for transferring an agent’s knowledge, acquired through learning in a normal (pre-fault) environment, to a (post-)fault environment in a continual learning setting. Our results demonstrate that reinforcement learning-based approaches can enhance hardware fault tolerance in simulated machines, with adaptation occurring within minutes. Specifically, PPO exhibits the fastest adaptation when retaining the knowledge within its models, while SAC performs best when discarding all acquired knowledge. Overall, this study highlights the potential of reinforcement learning-based approaches, such as PPO and SAC, for hardware fault tolerance in machines. These findings pave the way for the development of robust and adaptive machines capable of effectively operating in real-world scenarios.

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