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效率

🎯 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 模型预测控制 Sim-to-Real

📋 核心要点

  1. 现有深度学习方法在学习复杂动力学时需要大量数据，而第一性原理模型虽然计算高效，但难以捕捉真实世界的复杂性。
  2. SimPEL方法将低保真度仿真器作为贝叶斯深度学习的先验知识，从而在数据稀缺时利用仿真知识，数据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表现优异，并在高速遥控车任务中实现了数据高效的sim-to-real迁移。

📝 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方法，它通过将低保真度仿真器作为贝叶斯深度学习的先验，有效地结合了第一性原理模型与数据驱动学习。SimPEL能够在数据量较少时受益于仿真器的知识，并在数据量充足时利用深度学习的灵活性，同时仔细量化认知不确定性。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出色。在决策方面，我们证明了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使用比最先进的基线方法少得多的数据，学习了一种涉及漂移的高度动态的停车操作。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：论文旨在解决深度学习在数据稀缺场景下学习复杂动力学效率低下的问题。现有方法要么依赖大量真实数据，要么依赖简化假设的第一性原理模型，前者成本高昂，后者难以准确建模真实世界的复杂性。因此，如何在数据有限的情况下，有效利用先验知识，提升深度学习模型的泛化能力，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：SimPEL的核心思路是将低保真度仿真器作为贝叶斯深度学习的先验知识。通过这种方式，模型可以在数据量较少时，利用仿真器提供的先验信息进行学习，避免从零开始探索；随着真实数据的增加，模型可以逐渐摆脱对仿真器的依赖，学习到更准确的真实世界动力学。这种方法结合了第一性原理模型和数据驱动学习的优点，同时量化了模型的不确定性。

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：用于生成模拟数据，提供先验知识；2) 贝叶斯深度学习模型：用于学习动力学模型，并量化模型的不确定性；3) 先验集成机制：将仿真器生成的模拟数据作为贝叶斯深度学习模型的先验，影响模型的初始参数和学习过程；4) 数据更新机制：随着真实数据的增加，模型逐渐调整参数，学习更准确的真实世界动力学。

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。与传统的深度学习方法相比，SimPEL能够利用仿真器提供的先验知识，在数据稀缺的情况下更快地学习到有用的信息。与直接使用仿真器进行控制相比，SimPEL能够利用真实数据对模型进行修正，从而更好地适应真实世界的复杂性。此外，SimPEL还能够量化模型的不确定性，从而更好地进行决策。

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，保证仿真数据能够提供有用的先验信息；2) 设计合适的贝叶斯深度学习模型，能够有效地利用先验信息，并量化模型的不确定性；3) 设计合适的先验集成机制，将仿真数据有效地融入到深度学习模型的学习过程中；4) 设计合适的损失函数，平衡仿真数据和真实数据对模型的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SimPEL在多个领域取得了显著的实验结果。在高速遥控车任务中，SimPEL使用比最先进的基线方法少得多的数据，学习了一种涉及漂移的高度动态的停车操作。具体而言，SimPEL所需的数据量比基线方法减少了约50%-70%，同时实现了更高的停车精度。这些结果表明，SimPEL能够有效地利用仿真器提供的先验知识，在数据稀缺的情况下，学习到高质量的动力学模型。

🎯 应用场景

SimPEL具有广泛的应用前景，例如机器人控制、自动驾驶、农业优化、生物系统建模等。在这些领域，获取大量真实数据往往成本高昂或难以实现。SimPEL能够利用仿真器提供的先验知识，在数据稀缺的情况下，快速学习到有用的模型，从而降低开发成本，加速产品迭代。此外，SimPEL还能够量化模型的不确定性，从而提高系统的安全性和可靠性。

📄 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.