Gymnasium: Uno Strumento Chiave per la Ricerca nel Reinforcement Learning

Gymnasium è una libreria gratuita che aiuta i ricercatori a lavorare con Ambienti di apprendimento per rinforzo. Mira a fornire un modo comune per connettere vari ambienti con diversi algoritmi di addestramento. Gymnasium include ambienti predefiniti e strumenti per facilitare il lavoro di chi conduce ricerche.

#L'ascesa dell'apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo ha visto un rinnovato interesse dopo l'introduzione delle Deep Q-Networks (DQN). Questo metodo ha dimostrato che una rete neurale può performare bene in molti compiti difficili. Successivamente, agenti che usavano tecniche di deep learning hanno battuto giocatori esperti in giochi come Go e Starcraft 2, portando a un aumento dell'interesse in questo campo di ricerca. Allo stesso tempo, OpenAI Gym è diventato il primo interfaccia comune ampiamente usata per lavorare con questi ambienti.

Gymnasium è ora diventata una versione mantenuta di Gym. Ha aggiornamenti e miglioramenti che le permettono di rimanere utile per la ricerca open-source nell'apprendimento per rinforzo.

#Usare Gymnasium: Un Esempio Semplice

Ecco un esempio base di come qualcuno potrebbe usare Gymnasium per interagire con un ambiente specifico noto come Lunar Lander. Questo esempio mostra come prendere azioni casuali all'interno dell'ambiente.

import gymnasium as gym
env = gym.make("LunarLander-v3", render_mode="human")
observation, info = env.reset(seed=42)
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # inserisci qui la tua policy
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated or truncated:
        observation, info = env.reset()

In questo esempio, il codice inizializza l'ambiente Lunar Lander. Poi prende casualmente 1000 azioni mentre osserva i risultati.

#Scelte di Design per Gymnasium

Quando si è sviluppato Gymnasium, sono stati presi in considerazione diversi principi di design importanti:

#Focalizzarsi sugli Ambienti

Gymnasium è progettata principalmente attorno agli ambienti usati nell'apprendimento per rinforzo, piuttosto che a come gli agenti agiscono all'interno di quegli ambienti. La libreria consente di effettuare qualsiasi azione valida come definita dalle regole dell'ambiente. Questo significa che gli utenti possono connettere i propri agenti senza dover alterare la libreria stessa.

#Garantire la Riproducibilità

Nella ricerca, la possibilità di ripetere esperimenti è cruciale. Gymnasium include funzionalità per supportare questo:

• Versioning: Ogni ambiente ha un numero di versione che aiuta a tracciare i cambiamenti nel tempo. Questo consente ai ricercatori di confrontare risultati da diversi agenti usando lo stesso ambiente.
• Ricreare Ambienti: Gli utenti possono salvare la configurazione di un ambiente e ricrearla in un secondo momento per garantire coerenza.
• Episodic Seeding: Gymnasium gestisce elementi casuali per gli utenti. Specificando un seed, i ricercatori possono controllare eventi casuali nell'ambiente, rendendo gli esperimenti ripetibili.

#Personalizzare gli Ambienti

Gymnasium include strumenti, chiamati wrapper, che rendono facile modificare il comportamento di un ambiente. Gli utenti possono regolare input e output senza dover cambiare il codice principale dell'ambiente. Questo è particolarmente utile per testare diverse strategie degli agenti.

#Eseguire Più Ambienti

È comune eseguire più istanze dello stesso ambiente contemporaneamente. Questo è noto come Vettorizzazione e aiuta a raccogliere più dati rapidamente. Gymnasium fornisce funzionalità per gli utenti per implementare questo insieme al supporto di vettorizzazione integrato.

#Struttura dell'Ambiente

Un ambiente Gymnasium è costruito attorno a due tipi principali di spazi: spazi di osservazione e spazi di azione.

• Spazi di Osservazione: Questi definiscono quale informazione l'agente può ricevere dall'ambiente.
• Spazi di Azione: Questi definiscono le possibili azioni che un agente può intraprendere nell'ambiente.

Entrambi i tipi di spazi possono supportare una varietà di formati di dati, sia continui che discreti.

#Iniziare un Nuovo Episodio

Prima di prendere azioni, l'agente deve ottenere un'osservazione iniziale. Questo si fa usando la funzione reset. Questa funzione consente agli utenti di impostare numeri casuali e personalizzare la configurazione dell'ambiente.

#Interagire con un Ambiente

Per prendere un'azione nell'ambiente, l'agente usa la funzione step, che aggiorna lo stato dell'ambiente in base all'azione dell'agente. Questa funzione restituisce diversi risultati, tra cui la successiva osservazione, ricompense e flag che indicano se il gioco è finito o è stato interrotto a causa dei limiti di tempo.

#Visualizzare l'Ambiente

A volte, è utile vedere cosa sta succedendo nell'ambiente per comprendere meglio come un agente sta performando. Gymnasium consente diverse modalità di visualizzazione dell'ambiente, sia su uno schermo che semplicemente aggiornando dietro le quinte.

#Ambienti Integrati

Gymnasium include un'ampia gamma di ambienti con cui i ricercatori possono lavorare. Alcuni degli ambienti integrati più popolari includono:

• Classic Control: Compiti semplici come CartPole e Mountain Car, che aiutano a testare le capacità di base di un agente.
• Box2D: Compiti più complessi che utilizzano il motore di gioco Box2D, come Lunar Lander e Bipedal Walker.
• MuJoCo Robotics: Simulazioni per compiti robotici in 2D e 3D.

Avere una varietà di ambienti è fondamentale perché consente ai ricercatori di iniziare con compiti più semplici prima di passare a quelli più complicati.

#Ambienti di terze parti

Oltre agli ambienti integrati, Gymnasium supporta molti ambienti di terze parti. Questi includono:

• Arcade Learning Environment: Per giocare ai giochi Atari.
• Safety Gymnasium: Testare algoritmi sicuri nella robotica.
• HighwayEnv: Per simulare situazioni di guida.

Questi ambienti aggiuntivi ampliano le opzioni per i ricercatori e possono aiutarli a testare il loro lavoro in diversi scenari.

#Strumenti Correlati

Anche se Gym ha guadagnato un enorme seguito, Gymnasium non è l'unica opzione disponibile. Esistono altri strumenti che offrono capacità simili, come:

• DmEnv: Un'interfaccia spesso usata da Google DeepMind.
• PettingZoo: Focalizzata sugli ambienti multi-agente.
• MO-Gymnasium: Creata per compiti multi-obiettivo.

Ci sono anche progetti mirati a migliorare le prestazioni degli ambienti, come EnvPool e Sample Factory, che consentono una più rapida elaborazione dei dati.

#Conclusione

Gymnasium è una libreria completa per ricercatori nell'apprendimento per rinforzo. La sua chiara attenzione sugli ambienti, la facilità di personalizzazione e il supporto per l'esecuzione di più istanze la rendono uno strumento prezioso in questo campo. Man mano che la comunità continua a crescere, Gymnasium rimarrà una risorsa chiave per chi lavora su nuovi sviluppi nell'apprendimento per rinforzo. Fornendo una struttura unificata, aiuta i ricercatori a semplificare i loro flussi di lavoro e concentrarsi sui loro esperimenti.