Wat is modelgebaseerde RL in robots?

Modelgebaseerd versterkend leren (RL) in robotica is een aanpak waarbij de agent (robot) een model van de omgeving bouwt of gebruikt voor planning en besluitvorming. In tegenstelling tot modelvrije methoden, waarbij de agent direct leert op basis van ervaring, omvat modelgebaseerd RL een fase van leren of gebruik van het dynamische model van de omgeving.

Belangrijkste kenmerken:

• Omgevingsmodel: de agent probeert te voorspellen hoe zijn acties de toestand van de omgeving zullen beïnvloeden.
• Planning: met behulp van het model kan de agent verschillende scenario's simuleren en de beste acties kiezen.
• Efficiënter leren: dankzij het model kan de agent sneller leren door simulaties te gebruiken in plaats van echte interacties.

In robots is dit vooral belangrijk, omdat echte experimenten duur, traag of gevaarlijk kunnen zijn. Modelgebaseerd RL maakt het mogelijk om het aantal echte proef- en foutpogingen te verminderen, waardoor de veiligheid en kosteneffectiviteit van het leren worden verbeterd.