Aprendizaje de Coordinación mediante Entrelazamiento Cuántico en Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente
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Un nuevo marco para el aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL, por sus siglas en inglés) aprovecha el entrelazamiento cuántico compartido para mejorar la coordinación sin necesidad de comunicación, superando así los métodos anteriores que dependían de la aleatoriedad compartida. Este enfoque presenta una parametrización de políticas diferenciables y una arquitectura innovadora que separa la coordinación cuántica de la toma de decisiones local. Los resultados demuestran estrategias que logran una ventaja cuántica tanto en juegos cooperativos de una sola ronda como en procesos de decisión de Markov parcialmente observables descentralizados (Dec-POMDPs), lo que sugiere avances significativos en el rendimiento del MARL.
Nuevo Marco Utiliza el Entrelazamiento Cuántico para la Coordinación en el Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente
Un enfoque innovador en el aprendizaje por refuerzo multi-agente (MARL) aprovecha el entrelazamiento cuántico para mejorar la coordinación entre agentes sin necesidad de comunicación directa. Este es el primer marco que permite a los agentes de MARL explotar el entrelazamiento cuántico compartido para desarrollar políticas correlacionadas más efectivas que las alcanzables a través de la aleatoriedad compartida tradicional.
Las investigaciones indican que para ciertos juegos cooperativos que prohíben la comunicación, las estrategias que utilizan el entrelazamiento cuántico compartido pueden superar a las basadas únicamente en la aleatoriedad compartida. El marco integra una nueva parametrización de políticas diferenciables y una arquitectura diseñada para separar las políticas conjuntas en un coordinador cuántico y actores locales descentralizados.
El nuevo marco permite la optimización sobre mediciones cuánticas, lo que permite a los agentes aprender estrategias que logran ventajas cuánticas en juegos de una sola ronda. Los investigadores demostraron esta capacidad utilizando oráculos de caja negra para ilustrar cómo los agentes pueden aprender estrategias efectivas sin protocolos de comunicación preexistentes.
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📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2602.08965v1
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