Сегодня 30 мая 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

В Tinkoff Research придумали, как ускорить обучение искусственного интеллекта в 20 раз

Учёные из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research разработали SAC-RND — новый алгоритм для обучения ИИ. На робототехнических симуляторах было достигнуто повышение скорости обучения в 20 раз по сравнению со всеми существующими аналогами при возросшем на 10 % качестве. Оптимизация крайне ресурсоёмкого процесса обучения ИИ ускорит развитие многих сфер, где применяется ИИ.

 Источник изображения: Tinkoff

Источник изображения: Tinkoff

Разработчики утверждают, что SAC-RND может «повысить безопасность беспилотных автомобилей, упростить логистические цепочки, ускорить доставку и работу складов, оптимизировать процессы горения на энергетических объектах и сократить выбросы вредных веществ в окружающую среду. Открытие не только улучшает работу узкоспециализированных роботов, но и приближает нас к созданию универсального робота, способного в одиночку выполнять любые задачи».

Результаты исследования были представлены в конце июня на 40-й Международной конференции по машинному обучению (ICML) в Гонолулу, Гавайи. Эта конференция является одной из трёх крупнейших в мире в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта.

Одним из наиболее перспективных видов обучения ИИ является обучение с подкреплением (RL), позволяющее ИИ учиться методом проб и ошибок, адаптироваться в сложных средах и изменять поведение на ходу. Обучение с подкреплением может использоваться во всех сферах: от регулирования пробок на дорогах до рекомендаций в социальных сетях.

При этом ранее считалось, что использование случайных нейросетей (RND) не применимо для офлайн-обучения с подкреплением. В методе RND используются две нейросети — случайная и основная, которая пытается предсказать поведение первой. Свойство нейросети определяются её глубиной — количеством слоёв, из которых она состоит. Основная сеть должна содержать больше слоёв, чем случайная, иначе моделирование и обучение становится нестабильным или даже невозможным.

Использование неправильных размеров сетей привело к ошибочному выводу, что метод RND не умеет дискриминировать данные — отличать действия из датасета от прочих. Исследователи из Tinkoff Research обнаружили, что при использовании эквивалентной глубины сетей, метод RND начинает качественно различать данные. Затем исследователи приступили к оптимизации ввода и научили роботов приходить к эффективным решениям при помощи механизма слияния, основанного на модуляции сигналов и их линейном отображении. До этого при использовании метода RND поступающие сигналы не подвергались дополнительной обработке.

На визуализации ниже в верхнем ряду показаны предыдущие попытки применения метода RND, в нижнем — метод SAC-RND. Стрелки на изображении должны вести робота в одну точку — они указывают направление к правильному действию. Метод Tinkoff Research во всех случаях стабильно приводит робота в нужную точку

 Визуализация принятия решения роботами, обученными с помощью разных алгоритмов. Источник изображения: Tinkoff Research

Визуализация принятия решения роботами, обученными с помощью разных алгоритмов. Источник изображения: Tinkoff Research

Метод SAC-RND был протестирован на робототехнических симуляторах и показал лучшие результаты при меньшем количестве потребляемых ресурсов и времени. Открытие поможет ускорить исследования в области робототехники и обучения с подкреплением, поскольку оно снижает время получения устойчивого результата в 20 раз и является важным шагом на пути к созданию универсального робота.

Tinkoff Research — российская исследовательская некоммерческая группа. Учёные из Tinkoff Research исследуют наиболее перспективные области ИИ: обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), обучение с подкреплением (RL) и рекомендательные системы (RecSys). Команда курирует исследовательскую лабораторию «Тинькофф» на базе МФТИ и помогает талантливым студентам совершать научные открытия.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Apple: разработчики приложений заработали $406 млрд через App Store в 2024 году 6 ч.
В Steam вышло демо Dispatch — комедийной игры про агентство супергероев от бывших разработчиков Tales from the Borderlands и The Wolf Among Us 7 ч.
Yandex B2B Tech запустила YTsaurus — платформу обработки данных любого объёма для бизнеса 9 ч.
CD Projekt подтвердила разработку двух секретных игр, о которых никто ничего не знает 10 ч.
Полный запрет майнинга скоро будет введён в Бурятии и Забайкалье 12 ч.
Миллионы людей открыли сотням веб-приложений полный доступ к своим файлам в Microsoft OneDrive 12 ч.
В Atomic Heart сыграло 10 миллионов человек, а Mundfish начнёт помогать амбициозным разработчикам 12 ч.
«Ростелеком» усилил требования по информационной безопасности к дочерним организациям и подрядчикам 12 ч.
Минцифры пообещало принять единую политику использования VPN в России 13 ч.
Windows 11 получила обновление с улучшенным управлением HDR и Dolby Vision 13 ч.
Учёные создали наклейку на лицо за $20, которая предупредит о «выгорании» 45 мин.
Dell удалось воодушевить инвесторов прогнозом увеличения выручки от ИИ-серверов в полтора раза 49 мин.
ASRock признала, что её материнские платы ломают процессоры Ryzen 9000 6 ч.
Lian Li представила СЖО HydroShift II LCD-C с радиатором 360 мм и тремя конфигурациями 6 ч.
Новая статья: Обзор LCD Full HD-проектора Digma DP-FHD800A: современный подход 6 ч.
NVIDIA значительно увеличила выручку и прибыль, несмотря на потери из-за санкций США 8 ч.
В Китае испытали многоразовую ракету для мгновенной доставки товаров с Aliexpress по всему миру 8 ч.
Гендир Intel Лип-Бу Тан начал борьбу с бюрократией и теперь нуждается в большом клиенте 11 ч.
Vivo представила смартфоны S30 и S30 Pro Mini с 50-Мп перископическими камерами и мощными чипами 11 ч.
Frore представила твердотельный кулер AirJet Mini G2 — производительность выросла на 42 % 11 ч.