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ARDNS-FN-Quantum: A Quantum-Enhanced Reinforcement Learning Framework with Cognitive-Inspired Adaptive Exploration for Dynamic Environments

Created by
  • Haebom

저자

Umberto Gon\c{c}alves de Sousa

개요

본 논문은 동적 환경에서의 탐색, 안정성, 적응성 문제를 해결하기 위해 양자 컴퓨팅, 인지 과학, 강화 학습을 통합한 새로운 프레임워크인 ARDNS-FN-Quantum을 제시합니다. ARDNS-FN-Quantum은 2-큐비트 양자 회로를 이용한 행동 선택, 인간 인지에서 영감을 받은 이중 메모리 시스템, 그리고 보상 분산과 호기심에 의해 조절되는 적응적 탐색 전략을 통합합니다. 10x10 그리드 월드에서 20,000 에피소드에 걸친 평가 결과, ARDNS-FN-Quantum은 DQN과 PPO보다 성공률, 평균 보상, 목표 달성까지의 평균 단계 수에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 보상 분산이 현저히 낮아 안정성이 뛰어남을 보였습니다. 로봇 공학, 자율 시스템, 불확실성 하에서의 의사 결정 등 다양한 분야에 적용 가능성을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
양자 컴퓨팅과 인간 인지 과학을 강화 학습에 통합하여 동적 환경에서의 학습 효율 및 안정성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줌.
기존 강화 학습 알고리즘(DQN, PPO)보다 우수한 성능(성공률, 평균 보상, 목표 달성 단계 수)을 달성.
적응적 탐색 전략을 통해 불확실한 환경에서의 학습 안정성을 향상시킴 (낮은 보상 분산).
로봇 공학, 자율 시스템 등 다양한 분야에 적용 가능성 제시.
한계점:
제시된 실험 환경(10x10 그리드 월드)이 단순하여, 복잡한 실제 환경에서의 일반화 성능은 추가 연구가 필요함.
2-큐비트 양자 회로를 사용하였으나, 더 많은 큐비트를 사용했을 때의 성능 향상 여부 및 확장성에 대한 추가 연구가 필요함.
인간 인지에서 영감을 받은 이중 메모리 시스템의 구체적인 작동 원리 및 효과에 대한 상세한 설명이 부족함.
제안된 방법의 계산 비용 및 실시간 적용 가능성에 대한 분석이 부족함.
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