Apprendimento della Coordinazione tramite Entanglement Quantistico nel Reinforcement Learning Multi-Agente
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Un nuovo framework per l'apprendimento per rinforzo multi-agente (MARL) sfrutta l'entanglement quantistico condiviso per migliorare il coordinamento senza necessità di comunicazione, superando i metodi precedenti che si basavano sulla casualità condivisa. Questo approccio introduce una parametrizzazione della politica differenziabile e una nuova architettura che separa il coordinamento quantistico dal processo decisionale locale. I risultati mostrano strategie che raggiungono un vantaggio quantistico sia in giochi cooperativi a turno singolo che nei processi decisionali di Markov parzialmente osservabili e decentralizzati (Dec-POMDP), suggerendo progressi significativi nelle performance del MARL.
Nuovo Framework Utilizza l'Entanglement Quantistico per la Coordinazione nel Reinforcement Learning Multi-Agente
Un approccio rivoluzionario nel reinforcement learning multi-agente (MARL) sfrutta l'entanglement quantistico per migliorare la coordinazione tra gli agenti senza comunicazione diretta. Questo segna il primo framework che consente agli agenti MARL di utilizzare l'entanglement quantistico condiviso per sviluppare politiche correlate più efficaci rispetto a quelle ottenibili attraverso la tradizionale casualità condivisa.
La ricerca indica che per determinati giochi cooperativi che vietano la comunicazione, le strategie che utilizzano l'entanglement quantistico condiviso possono superare quelle basate esclusivamente sulla casualità condivisa. Il framework integra una nuova parametrizzazione differenziabile delle politiche e un'architettura progettata per separare le politiche congiunte in un coordinatore quantistico e attori locali decentralizzati.
Il nuovo framework consente l'ottimizzazione su misurazioni quantistiche, permettendo agli agenti di apprendere strategie che raggiungono un vantaggio quantistico in giochi a turno singolo. I ricercatori hanno dimostrato questa capacità utilizzando oracoli black box per illustrare come gli agenti possano apprendere strategie efficaci senza protocolli di comunicazione preesistenti.
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📰 Fonte originale: https://arxiv.org/abs/2602.08965v1
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