Asegurando la seguridad en el aprendizaje por refuerzo con conjuntos invariantes de control

El Aprendizaje por refuerzo (RL) es un método donde las computadoras aprenden a tomar decisiones probando acciones y viendo los resultados. Se ha vuelto popular porque se puede usar en muchas áreas como juegos, finanzas y energía. Una parte importante del RL es asegurarse de que las acciones tomadas sean seguras, especialmente cuando se usan en aplicaciones del mundo real. Esto significa que el sistema debería evitar tomar decisiones peligrosas.

En este artículo, vamos a hablar sobre un nuevo método que combina el aprendizaje por refuerzo con un concepto llamado Conjuntos Invariantes de Control (CIs). Esta es una forma de asegurarse de que el sistema se mantenga dentro de límites seguros mientras aprende a tomar buenas decisiones. El objetivo es mejorar la eficiencia del aprendizaje y garantizar la estabilidad, incluso cuando hay incertidumbres en el sistema.

#¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático donde un agente (o programa) interactúa con un entorno para aprender las mejores acciones a tomar. El agente recibe recompensas o penalizaciones según las acciones que realice. Con el tiempo, a través de prueba y error, el agente aprende qué acciones llevan a los mejores resultados.

En el aprendizaje por refuerzo, el agente toma acciones, observa los resultados y actualiza su estrategia para maximizar las recompensas futuras. El agente puede aprender de cada experiencia, incluso si no sabe mucho sobre el entorno al principio.

#La importancia de la seguridad en el aprendizaje por refuerzo

Aunque el aprendizaje por refuerzo tiene muchas aplicaciones, los métodos tradicionales no toman en cuenta la seguridad. Este es un gran problema, especialmente en áreas donde cometer un error puede llevar a situaciones peligrosas, como en la conducción autónoma o el control de procesos industriales. Para abordar este problema, se han desarrollado métodos de aprendizaje por refuerzo seguro.

El aprendizaje por refuerzo seguro se enfoca en tomar decisiones que mantengan los sistemas dentro de límites seguros. Los métodos consideran las restricciones de seguridad durante el entrenamiento para asegurar que las acciones aprendidas no lleven a situaciones peligrosas.

#Conjuntos invariantes de control (CIS)

Los conjuntos invariantes de control son un concepto en teoría de control que ayuda a garantizar la estabilidad de los sistemas. Un conjunto invariante de control es un grupo de estados en el que, si el sistema comienza, permanecerá mientras siga una cierta ley de control.

Al usar CIS, podemos asegurarnos de que el sistema se mantenga dentro de límites seguros a pesar de las variaciones. Cuando se combina con el aprendizaje por refuerzo, CIS puede ayudar al agente a aprender dentro de un espacio seguro definido, reduciendo el riesgo de tomar acciones peligrosas.

#El enfoque propuesto: Aprendizaje por refuerzo mejorado con CIS

El método propuesto integra CIS con el aprendizaje por refuerzo para mejorar la seguridad y eficiencia. El enfoque tiene dos etapas principales: entrenamiento offline y online.

#Entrenamiento offline

En la etapa de entrenamiento offline, el agente aprende en un entorno simulado. Durante este tiempo, utiliza el CIS para guiar su proceso de aprendizaje. Los estados iniciales muestreados para el entrenamiento se toman de dentro del CIS, asegurando que el agente aprenda en una región segura.

La función de recompensa utilizada para entrenamiento también está diseñada para fomentar acciones seguras. Si el agente intenta mover el sistema fuera del CIS, recibe una penalización. Esto ayuda al agente a entender qué acciones no llevan a resultados seguros.

Otro aspecto importante del entrenamiento offline es la técnica de reinicio de estado. Si el agente se encuentra en una situación donde ha salido del CIS, en lugar de continuar, el sistema se reinicia a un estado seguro anterior. Esto permite al agente aprender de sus errores sin enfrentar resultados desastrosos.

#Entrenamiento online

Una vez que se completa el entrenamiento offline, el agente puede ser implementado en el entorno real para el entrenamiento online. Sin embargo, dado que es poco probable que el agente haya encontrado todas las situaciones posibles durante el entrenamiento offline, necesita una estrategia para manejar nuevas situaciones.

La implementación online utiliza un Supervisor de Seguridad que monitorea las acciones del agente. Si el estado siguiente predicho de una acción está fuera del CIS, el Supervisor de Seguridad toma acción. Corrige la acción o vuelve a entrenar al agente hasta que se pueda encontrar una acción segura.

Así, la etapa de entrenamiento online refuerza el aprendizaje obtenido en el entrenamiento offline y mejora la estabilidad al garantizar que las acciones tomadas siempre respeten las restricciones de seguridad.

#Abordando la incertidumbre

En aplicaciones del mundo real, puede haber muchas incertidumbres que afectan cómo se comporta un sistema. Estas incertidumbres pueden venir de perturbaciones externas o inexactitudes en el modelo utilizado para el entrenamiento.

Para hacer que el método propuesto sea robusto contra incertidumbres, se introduce un concepto llamado Conjuntos Invariantes de Control Robustos (RCIS). RCIS considera estas incertidumbres e identifica un espacio seguro donde el agente aprendiz puede operar de manera segura.

Tanto el entrenamiento offline como el online se pueden adaptar para usar RCIS en lugar de CIS, asegurando que las garantías de seguridad se mantengan intactas incluso cuando hay incertidumbres presentes. Esto permite que el sistema siga funcionando de manera segura bajo condiciones cambiantes.

#Incorporando objetivos de control

Si bien la estabilidad y la seguridad son importantes, también hay otros objetivos de control que necesitan ser considerados, como optimizar el rendimiento económico. El enfoque propuesto permite la incorporación de varios objetivos en el proceso de aprendizaje por refuerzo.

Usando funciones de recompensa diseñadas especialmente, el agente puede ser entrenado no solo para mantener la estabilidad, sino también para lograr un rendimiento económico deseado o para rastrear zonas específicas. Esta flexibilidad hace que el método propuesto sea aplicable a una variedad de procesos industriales.

#Resultados de simulación

Para validar el enfoque propuesto, se realizan simulaciones para examinar qué tan bien el aprendizaje por refuerzo mejorado con CIS mantiene la estabilidad y mejora la eficiencia de muestreo.

#Estudio de caso: Reactor de tanque agitado continuamente (CSTR)

Una de las aplicaciones del método propuesto es en el control de un reactor de tanque agitado continuamente (CSTR), que es un sistema industrial común. El objetivo es mantener las concentraciones y la temperatura de los reactivos dentro de límites aceptables.

Durante las simulaciones de entrenamiento, se le pidió al agente que aprendiera a controlar el CSTR. Los resultados mostraron que cuando el agente usó el CIS, logró una tasa de fallos significativamente más baja en comparación con cuando no usó CIS. Esto demuestra la efectividad del método en mejorar la eficiencia de muestreo y garantizar una operación estable.

#Resultados sin incertidumbre

En el primer conjunto de simulaciones, el entorno era determinista, lo que significa que los resultados eran predecibles. Los resultados indicaron que los agentes de aprendizaje por refuerzo entrenados con CIS mantenían constantemente el sistema dentro de límites seguros de manera mucho más efectiva que los métodos tradicionales.

#Resultados con incertidumbre

En un segundo conjunto de simulaciones, se introdujo incertidumbre para imitar condiciones del mundo real. Los resultados confirmaron que la robustez del enfoque propuesto se mantuvo. Los agentes mantuvieron el sistema dentro de límites seguros incluso en presencia de perturbaciones.

#Conclusión

La combinación de conjuntos invariantes de control con aprendizaje por refuerzo presenta un marco prometedor para lograr un control seguro y eficiente en sistemas complejos. Al incorporar explícitamente restricciones de seguridad durante el proceso de aprendizaje, el método propuesto no solo garantiza la estabilidad del sistema, sino que también optimiza el rendimiento en términos de objetivos económicos.

El enfoque es efectivo tanto en entornos deterministas como inciertos, asegurando que el sistema permanezca dentro de límites seguros mientras logra los objetivos de control deseados. Esto lo hace adecuado para diversas aplicaciones industriales, promoviendo un control de procesos más seguro y eficiente.

En general, la integración de CIS con aprendizaje por refuerzo proporciona una mejora valiosa a los métodos tradicionales. Abre nuevas avenidas para la investigación y aplicación en aprendizaje por refuerzo seguro, ofreciendo el potencial para abordar desafíos complejos en entornos del mundo real.