Vom 2. bis 4. April 2025 fand die dritte Ausgabe des internationalen Workshops "Reinforcement Learning for Autonomous Accelerators (RL4AA)" am renommierten Forschungszentrum DESY Hamburg statt. Mit dabei war Georg Schäfer aus unserem Team, der im Rahmen der Postersession neueste Forschungsergebnisse präsentierte.
Im Mittelpunkt stand die von uns entwickelte „Reinforcement Learning Engineering Pipeline“, ein strukturierter Ansatz zur Übertragung von Reinforcement-Learning-Strategien aus dem Labor in reale Anwendungsszenarien. Die Pipeline vereint Erkenntnisse aus klassischen Steuerungssystemen und Data-Science-Prozessen (CRISP-DM) und legt den Fokus auf:
- eine präzise Problemformulierung (inkl. MDP-Definition und Belohnungsdesign)
- realitätsnahe Umgebungsmodellierung unter Berücksichtigung physikalischer Randbedingungen
- iteratives Training, Validierung und Deployment
Anhand eines 1-DoF-Helikopter-Testbeds wurde demonstriert, wie gezielte Maßnahmen – etwa die Normalisierung von Beobachtungen oder das Randomisieren von Episoden – die Performance und Übertragbarkeit von RL-Modellen deutlich verbessern können.
Neben spannenden Fachvorträgen bot der Workshop zahlreiche Möglichkeiten zum Austausch mit Expert*innen aus den Bereichen Maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und Beschleunigerphysik. Besonderer Dank gilt auch den Kolleg*innen vom IDA Lab Salzburg, die den fachlichen Dialog vor Ort mitgestaltet haben.
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