深層強化学習
chatGPT.icon
深層強化学習（Deep Reinforcement Learning, DRL）は、深層学習（ディープラーニング）と強化学習（Reinforcement Learning）を組み合わせた機械学習の一分野です。強化学習では、エージェントが環境と相互作用しながら試行錯誤を繰り返し、報酬を最大化するための行動方針を学習します。この学習の過程で得た経験をもとに、エージェントは効率的な行動を自律的に決定できるようになります。 深層強化学習では、この強化学習の過程に深層ニューラルネットワーク（DNN）を取り入れることで、複雑な環境においても高次元の入力データ（画像やセンサーデータなど）を処理し、より高度な行動の学習が可能になります。具体的には、ニューラルネットワークがエージェントの行動の評価や状態の予測をサポートし、複雑な制御や判断を高い精度で行えるようになります。
トカマク装置のような高次元の制御問題では、従来の制御手法では対応しにくい多様な状況への対応や迅速な調整が必要です。深層強化学習は、このような難しい制御タスクにおいても優れた柔軟性と適応能力を発揮するため、核融合プラズマの安定化や形状の維持に役立つ新しいアプローチとして注目されています。 masaharu.icon
要するに車の自動運転と同じ技術ね