Хотите получать важные новости науки?
Подписаться
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
13.06.2024
НИУ ВШЭ
244

Обучение с подкреплением позволило лучше работать генеративным потоковым нейросетям

4.4

Ученые Центра ИИ и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки генеративных потоковых сетей (GFlowNets). Это позволило улучшить работу GFlowNets, которые применяются уже три года для решения сложнейших научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования.

Обучение с подкреплением позволило лучше работать генеративным потоковым нейросетям / © С М, unsplash.com

Результаты работы вошли в пять процентов лучших публикаций на Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике AISTATS, которая состоялась 2–4 мая 2024 года в Валенсии.

Генеративные потоковые сети (GFlowNets) — это метод в машинном обучении, который помогает создавать разнообразные и качественные образцы данных благодаря тому, что настраивает модель генерировать вариативные объекты с высокими наградами. Их начали внедрять в 2021 году, и с тех пор они применяются в различных областях: в обучении языковых моделей, в комбинаторной оптимизации (например, составлении сложных расписаний), дизайне печатных плат, моделировании молекул лекарств с заданными свойствами и прочее.

«Устройство GFlowNets можно описать на примере конструктора лего: по недостроенному объекту и набору доступных деталей модель будет пытаться предсказать, в какое место и с какой вероятностью нужно добавить деталь, чтобы по итогу мы могли с большой вероятностью собрать хороший макет машины или корабля», — объясняет Никита Морозов, стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — одна из парадигм машинного обучения, в которой агент обучается взаимодействовать со средой с целью максимизации функции награды. Классическая модель, построенная на основе обучения с подкреплением, AlphaGo, — первая в мире программа, победившая в настольную игру го профессионального игрока.

Генеративные потоковые сети и обучение с подкреплением схожи тем, что в качестве обучающего сигнала получают функцию награды. Однако GFlowNets пытается не максимизировать награду, а обучиться генерировать объекты с вероятностями, пропорциональными награде.

Ученые Центра ИИ и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ впервые показали, что задача обучения генеративных потоковых сетей максимально схожа с общей задачей обучения с подкреплением, а также применили специализированные методы обучения с подкреплением для генерации дискретных объектов, например молекулярных графов.

Алексей Наумов, научный руководитель Центра ИИ, директор по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ : «Мы показали, что классические алгоритмы обучения с подкреплением применительно к GFlowNets работают сравнимо и даже эффективнее известных современных подходов, разработанных специально для обучения этих моделей. Так, в рамках задачи моделирования молекул лекарств с заданными свойствами за время обучения нашего метода было сгенерировано на 30 процентов больше высококачественных молекул, чем у существующих методов»‎.

Исследователи подчеркивают, что использование существующих методов обучения с подкреплением для обучения GFlowNet напрямую, без дополнительной адаптации этих методов, позволит ускорить прогресс развития новых методов в медицинской химии, материаловедении, энергетике, биотехнологиях и во многих других областях, где GFlowNet нашли применение за три года существования. Исследование поддержано грантом для исследовательских центров в области искусственного интеллекта, предоставленным Аналитическим центром при Правительстве России.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Позавчера, 10:56
ПНИПУ

С наступлением летней жары так и тянет окунуться в прохладную воду реки или озера. И такое решение может быть небезопасным! Эксперты Пермского Политеха рассказали, от чего водоемы становятся мутными и грязными, почему нельзя купаться рядом с утками и мостами, что находят в запрещенных для отдыха местах, какие инфекции можно подхватить и как не заболеть после купания.

Вчера, 10:44
Александр Березин

На конференции в Снагове (Румыния) исследователи заявили о частичной расшифровке надписи на могиле итальянском Неаполе. Согласно их анализу, в ней захоронен Влад Дракула, известный правитель Валахии. Вопрос о том, как его останки могли попасть в южную Италию, которую тогда контролировала арагонская династия, остается открытым.

Позавчера, 12:53
Юлия Тарасова

Анализ свыше миллиона фрагментов из выступлений в датском парламенте показал, что с приходом в правительство политики начинают изъясняться менее простым и понятным людям языком. Причины тенденции автор исследования увидел в обязанностях, которые накладывает правительственная должность.

25 июня
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

25 июня
Елена Авдеева

Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.

25 июня
Evgenia Vavilova

Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.

17 июня
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

5 июня
Александр Березин

Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно