Simulation Priors for Data-Efficient Deep Learning

📄 arXiv: 2509.05732v1 📥 PDF

作者: Lenart Treven, Bhavya Sukhija, Jonas Rothfuss, Stelian Coros, Florian Dörfler, Andreas Krause

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-06

💡 一句话要点

SimPEL：利用仿真先验提升深度学习在数据稀缺场景下的性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 仿真先验 贝叶斯深度学习 数据高效学习 模型预测 强化学习 Sim-to-Real 不确定性量化

📋 核心要点

  1. 现有深度学习方法在估计复杂动力学时需要大量具有代表性的数据集，而第一性原理模型虽然广泛用于模拟自然系统，但由于简化假设，往往无法捕捉真实世界的复杂性。
  2. SimPEL的核心思想是将低保真度仿真器作为贝叶斯深度学习的先验知识，从而在数据量较少时利用仿真器的知识，并在数据量充足时发挥深度学习的灵活性。
  3. 实验结果表明，SimPEL在生物、农业和机器人等多个领域学习复杂动力学方面表现优异，并在高速遥控车任务中，仅用少量数据就学习了一种涉及漂移的高度动态的停车动作。

📝 摘要（中文）

为了使AI系统能够在真实世界中高效学习，我们提出了SimPEL，一种将第一性原理模型与数据驱动学习相结合的方法。SimPEL在贝叶斯深度学习中利用低保真度仿真器作为先验，从而受益于仿真器的知识，并在数据量充足时发挥深度学习的灵活性，同时精确量化认知不确定性。我们在生物、农业和机器人等多个领域评估了SimPEL，结果表明其在学习复杂动力学方面表现优异。在决策方面，我们证明SimPEL弥合了基于模型的强化学习中的仿真到真实（sim-to-real）的差距。在一个高速遥控车任务中，SimPEL仅用少量数据就学习了一种涉及漂移的高度动态的停车动作，性能优于最先进的基线方法。这些结果突显了SimPEL在复杂真实世界环境中进行数据高效学习和控制的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在数据稀缺的情况下，如何高效地学习复杂动态系统的问题。现有方法，如纯粹的深度学习，需要大量真实数据，而第一性原理模型又难以准确模拟真实世界的复杂性。因此，如何在少量数据下，结合先验知识和数据驱动学习，是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将低保真度的仿真器作为贝叶斯深度学习的先验。这意味着模型在学习过程中，会受到仿真结果的引导，从而在数据量较少时也能获得较好的性能。随着数据量的增加，模型逐渐摆脱仿真器的限制，学习真实数据的分布。

技术框架：SimPEL的整体框架包含以下几个主要部分：1) 低保真度仿真器：用于生成先验知识；2) 贝叶斯深度学习模型：用于学习动态系统；3) 贝叶斯推断：用于将仿真器作为先验融入到深度学习模型中；4) 不确定性量化：用于评估模型对预测结果的置信度。整个流程是先利用仿真器生成数据，然后将这些数据作为先验知识，用于训练贝叶斯深度学习模型。

关键创新：SimPEL的关键创新在于将仿真器作为贝叶斯深度学习的先验，从而在数据稀缺的情况下，能够有效地利用先验知识，提高学习效率。与传统的迁移学习方法不同，SimPEL不是简单地将仿真器学习到的知识迁移到真实世界，而是将仿真器作为一种正则化项，引导模型的学习方向。

关键设计：SimPEL的关键设计包括：1) 选择合适的低保真度仿真器；2) 设计合适的贝叶斯深度学习模型，例如高斯过程或神经网络；3) 选择合适的贝叶斯推断方法，例如变分推断或马尔可夫链蒙特卡洛方法；4) 设计合适的损失函数，例如考虑仿真器误差的损失函数。

📊 实验亮点

SimPEL在多个实验中表现出色。在高速遥控车任务中，SimPEL仅用少量数据就学习了一种涉及漂移的高度动态的停车动作，性能优于最先进的基线方法。具体来说，SimPEL在数据效率方面取得了显著提升，所需数据量远低于其他方法，同时在模型预测精度和控制性能方面也表现出优势。

🎯 应用场景

SimPEL具有广泛的应用前景，例如在机器人控制、自动驾驶、生物系统建模、农业优化等领域。通过利用仿真器作为先验，SimPEL可以减少对真实数据的依赖，降低实验成本，加速模型开发。此外，SimPEL还可以用于解决仿真到真实（sim-to-real）的迁移问题，提高模型在真实环境中的泛化能力。

📄 摘要（原文）

How do we enable AI systems to efficiently learn in the real-world? First-principles models are widely used to simulate natural systems, but often fail to capture real-world complexity due to simplifying assumptions. In contrast, deep learning approaches can estimate complex dynamics with minimal assumptions but require large, representative datasets. We propose SimPEL, a method that efficiently combines first-principles models with data-driven learning by using low-fidelity simulators as priors in Bayesian deep learning. This enables SimPEL to benefit from simulator knowledge in low-data regimes and leverage deep learning's flexibility when more data is available, all the while carefully quantifying epistemic uncertainty. We evaluate SimPEL on diverse systems, including biological, agricultural, and robotic domains, showing superior performance in learning complex dynamics. For decision-making, we demonstrate that SimPEL bridges the sim-to-real gap in model-based reinforcement learning. On a high-speed RC car task, SimPEL learns a highly dynamic parking maneuver involving drifting with substantially less data than state-of-the-art baselines. These results highlight the potential of SimPEL for data-efficient learning and control in complex real-world environments.