BoreaRL：気候変動適応型北方林経営のための多目的強化学習環境
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19846v1発表、種類：新規
要旨：北方林は地球上の炭素の30～40％を貯蔵しており、その多くは気候変動の影響を受けやすい永久凍土に蓄えられているため、その管理は気候変動対策において極めて重要です。しかし、炭素隔離と永久凍土の保全の両方を目的とした森林管理の最適化は、複雑なトレードオフを伴い、現状のツールでは十分に対応できません。本研究では、エネルギー、炭素、水フラックスの物理的に根拠に基づいたシミュレーターを備えた、気候変動適応型北方林管理のための最初の多目的強化学習環境である**BoreaRL** を紹介します。BoreaRLは、制御された研究のための部位特異的モードと、環境の確率性下での堅牢なポリシー学習のための汎用モードという2つのトレーニングパラダイムをサポートしています。多目的強化学習アルゴリズムの評価を通じて、学習の困難さにおいて根本的な非対称性があることが明らかになりました。炭素に関する目標は永久凍土融解（永久凍土保全）の目標よりも最適化がはるかに容易であり、融解に焦点を当てたポリシーでは、両方のパラダイムにおいて学習の進捗がほとんど見られませんでした。汎用設定では、標準的な選好条件付きアプローチは完全に失敗しますが、ナイーブなカリキュラム学習アプローチは、トレーニングエピソードを戦略的に選択することで優れた性能を達成します。学習された戦略の分析から、炭素重視のポリシーは積極的な高密度針葉樹林を支持する一方で、効果的な多目的ポリシーは永久凍土を保護しながら炭素の増加を維持するために、樹種構成と密度をバランスさせるという異なる管理哲学が明らかになります。本研究の結果は、現在の多目的強化学習手法では、堅牢な気候変動適応型森林管理が依然として困難であることを示しており、BoreaRLはより効果的なアプローチを開発するための貴重なベンチマークとなります。気候変動への対応における多目的強化学習の研究を加速させるため、BoreaRLをオープンソースとして公開します。
原文（英語）を表示
Title (EN): BoreaRL: A Multi-Objective Reinforcement Learning Environment for Climate-Adaptive Boreal Forest Management
arXiv:2509.19846v1 Announce Type: new
Abstract: Boreal forests store 30-40% of terrestrial carbon, much in climate-vulnerable permafrost soils, making their management critical for climate mitigation. However, optimizing forest management for both carbon sequestration and permafrost preservation presents complex trade-offs that current tools cannot adequately address. We introduce $\textbf{BoreaRL}$, the first multi-objective reinforcement learning environment for climate-adaptive boreal forest management, featuring a physically-grounded simulator of coupled energy, carbon, and water fluxes. BoreaRL supports two training paradigms: site-specific mode for controlled studies and generalist mode for learning robust policies under environmental stochasticity. Through evaluation of multi-objective RL algorithms, we reveal a fundamental asymmetry in learning difficulty: carbon objectives are significantly easier to optimize than thaw (permafrost preservation) objectives, with thaw-focused policies showing minimal learning progress across both paradigms. In generalist settings, standard preference-conditioned approaches fail entirely, while a naive curriculum learning approach achieves superior performance by strategically selecting training episodes. Analysis of learned strategies reveals distinct management philosophies, where carbon-focused policies favor aggressive high-density coniferous stands, while effective multi-objective policies balance species composition and density to protect permafrost while maintaining carbon gains. Our results demonstrate that robust climate-adaptive forest management remains challenging for current MORL methods, establishing BoreaRL as a valuable benchmark for developing more effective approaches. We open-source BoreaRL to accelerate research in multi-objective RL for climate applications.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC