EconoJax: A Fast & Scalable Economic Simulation in Jax

要約

正確な経済シミュレーションには、特に強化学習と組み合わせる場合、多くの実験の実行が必要になることがよくあります。
残念ながら、マルチエージェントの経済環境での強化学習エージェントのトレーニングは時間がかかる可能性があります。
この論文では、AI エコノミストに基づいた高速シミュレーション経済である EconoJax を紹介します。
EconoJax とそのトレーニング パイプラインは完全に JAX で書かれています。
これにより、EconoJax はトレーニング時間を数分以内に保ちながら、大きな母集団サイズに拡張して大規模な実験を実行できるようになります。
100 人のエージェントの母集団を用いた実験を通じて、数日を要していた以前の研究とは対照的に、15 分以内のトレーニングを通じて現実世界の経済行動がどのように現れるかを示します。
研究者がよりリッチでダイナミックな経済シミュレーションを構築できるよう支援し、刺激するために、私たちは Github (https://github.com/ponseko/econojax) でオープンソースの EconoJax を公開しています。

要約(オリジナル)

Accurate economic simulations often require many experimental runs, particularly when combined with reinforcement learning. Unfortunately, training reinforcement learning agents in multi-agent economic environments can be slow. This paper introduces EconoJax, a fast simulated economy, based on the AI economist. EconoJax, and its training pipeline, are completely written in JAX. This allows EconoJax to scale to large population sizes and perform large experiments, while keeping training times within minutes. Through experiments with populations of 100 agents, we show how real-world economic behavior emerges through training within 15 minutes, in contrast to previous work that required several days. To aid and inspire researchers to build more rich and dynamic economic simulations, we open-source EconoJax on Github at: https://github.com/ponseko/econojax.

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