Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые помогли нейросети лучше ориентироваться в пространстве
Исследователи из НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС и AIRI нашли способ эффективнее проводить обучение с подкреплением для нейросетей, заточенных на ориентацию в пространстве. С помощью механизма внимания эффективность работы графовой нейросети увеличилась на 15 процентов.
Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access. Человечеству пригодились бы роботы, которые могут сами перенести коробку из точки A в точку B, грузовики, умеющие ездить самостоятельно, и дроны-доставщики, способные не врезаться в деревья. Для ориентации в трехмерном пространстве таким устройствам-агентам обязательно нужны нейросети: окружающая среда требует быстрой реакции и возможности реагировать на изменяющиеся условия.
«Если мы хотим научить агента работать самостоятельно, то должны оценивать его работу в процессе обучения. Нельзя просто дать ему проблему и наблюдать — практически всегда она будет решена не тем образом и не с тем результатом, которого мы хотим. Поэтому нейросеть получает бонусный квест: при выполнении задачи набрать как можно больше очков. Очки даются за продвижение к оптимальному решению. Это и есть обучение с подкреплением. Пока нейросеть обучается, выполняя одно и то же задание много раз, мы оцениваем ее результаты и либо поощряем “наградой” за движение в нужном направлении, либо признаем результат вредным и уменьшаем количество заработанных “очков”», — объясняет один из авторов статьи, аспирант факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Матвей Герасёв.
Ориентирование в пространстве — одна из самых сложных задач в мире нейросетей. Проблема в том, что в этой задаче у нейросети зачастую нет полной информации о ее текущем окружении, например глубины или карты местности. Еще меньше нейросеть знает о перспективах награды: вознаграждение выдается не поэтапно, а один раз в конце, после полного выполнения задания.
Представьте, что вам нужно пройти через лес к башне, заинтересовав как можно больше белок. Важно, что они сидят в основном на самом коротком пути (на пути оптимального решения) и, если увидят вас, пойдут за вами. При этом вы их не видите, где башня — не знаете и количество заинтересовавшихся вами зверей узнаете, только достигнув цели. Такого типа задачи достаются пространственным нейросетям.
Получение награды выражено математически функцией вознаграждения, и нейросеть должна определить ее как можно точнее, чтобы получить большую награду. Хорошая функция помогает сети эффективнее решать задачу и обучаться.
Авторы исследования предложили новый метод формирования функции вознаграждения с учетом специфики однократного получения вознаграждения после полного решения проблемы. Он основывается на дополнительных вторичных вознаграждениях — шейпинге вознаграждения. Ученые применили два способа улучшения техники, которую в 2020 году предложили канадские ученые из Макгиллского университета.
Первый использует продвинутые агрегирующие функции, а второй — механизм внимания. Продвинутые агрегирующие функции учитывают, в каком порядке и что видит нейросеть. В статье ученые указывают на важность подбора агрегирующей функции под архитектуру конкретной нейросети. Механизм внимания позволяет модели сосредоточиться на наиболее важных входных данных при создании прогнозов. Признаки важного, выгодного решения нейросеть находит при сопоставлении последовательных шагов решения задачи.
Исследователи провели серию экспериментов с поэтапным вознаграждением (разреженным вознаграждением, sparse reward). Для них использовали задачи на ориентацию в виртуальных пространствах «Четыре комнаты» и «Лабиринт».
В «Четырех комнатах» нейросеть должна обнаружить красный ящик, который случайным образом появляется в одной из комнат. Нейросеть может перемещаться только прямо, влево или вправо. Ящик — цель механизма внимания. Нейросеть учится параллельно в 16 таких пространствах, совершая пять миллионов действий.
В «Лабиринте» помещенный в произвольную точку агент должен найти выход. Сам лабиринт каждый раз генерируется случайным образом, и для успешного обучения модели требуется пройти 20 миллионов шагов.
Исследование показало, что при формировании функции вознаграждения на основе механизма внимания агент обучается сосредотачиваться на ребрах графа, соответствующих важным переходам в трехмерной среде — тем, при которых цель попадает в поле зрения агента. Это до 15 процентов повышает эффективность работы нейросетей.
«Нам важно было оптимизировать процесс обучения именно для графовых нейронных сетей. Граф нельзя наблюдать целиком напрямую, но для эффективного обучения графовой нейронной сети достаточно рассматривать его части. Их можно наблюдать в виде отдельных траекторий перемещения агента. Таким образом, для обучения необязательны все варианты траекторий. Применение механизма внимания — перспективное решение, поскольку оно существенно ускоряет процесс обучения. Ускорение происходит за счет учета структуры графа марковского процесса, что недоступно неграфовым нейросетям», — рассказывает Илья Макаров, доцент факультета компьютерных наук и приглашенный преподаватель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде, руководитель группы «ИИ в промышленности» Института AIRI, директор Центра ИИ МИСИС.
В исследовании использовались ресурсы Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ и вычислительные ресурсы HPC-кластера НИУ ВШЭ.
Telegram 
Дзен 
VK Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
Недавно опубликованный план терраформирования Красной планеты предусматривает насыщение ее воздуха кислородом на 99%. При этом атмосферное давление должно будет стать примерно таким, как на высоте около 13-14 километров над Землей. Специалисты считают, что в такой среде можно дышать. Более того, у них есть конкретный план по достижению этой цели.
Это произошло несмотря на то, что компания сознательно ослабила теплозащиту корабля, в том числе в самых критических местах. Впервые нормально отработала штатная система вывода в космос полезной нагрузки: туда доставили восемь макетов спутников общей массой 16 тонн. Испытания стали последним полетом Starship V2. Начиная со следующего полета, в космос отправятся Starship V3.
Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
Недавно опубликованный план терраформирования Красной планеты предусматривает насыщение ее воздуха кислородом на 99%. При этом атмосферное давление должно будет стать примерно таким, как на высоте около 13-14 километров над Землей. Специалисты считают, что в такой среде можно дышать. Более того, у них есть конкретный план по достижению этой цели.
Креативность чаще всего ассоциируется с творчеством и искусством. Однако не всегда креатив направлен на благо. Например, схемы мошенников тоже можно назвать креативными, хотя они служат обману и личной выгоде. Такое «творчество» называют антисоциальным. К нему также относятся склонность ко лжи, оригинальной мести, злобным шуткам и розыгрышам, мошенничеству, дезинформации, политическим манипуляциям, слухам и домыслам. Психологи МГППУ рассмотрели особенности восприятия и понимания информации у людей с высокой антисоциальной креативностью и сравнили с характеристиками тех, кто обладает положительными чертами личности, в частности чертами Светлой триады — согласия, прощения и доброжелательности.
Посадка, включая выгорание куска степи, прошла штатно, но часть грызунов на борту погибли. Правда, погубила их не повышенная космическая радиация полярной орбиты, влияние которой на млекопитающих планировали выявить в миссии, а более банальные причины.
Археологи Института истории материальной культуры РАН (ИИМК РАН), при поддержке фонда «История отечества» в ходе раскопок обнаружили на всемирно известной стоянке каменного века Костенки-17 в Воронежской области редчайшие украшения из зубов песца и окаменелой раковины, а также уникальный для этого времени нуклеус из бивня мамонта для снятия заготовок.
Обычно выбрасываемое кометой вещество придает ей заметное ускорение. Как выяснилось, с третьим известным науке межзвездным объектом 3I/ATLAS этого практически не происходит, хотя у него есть и кома, и хвост. Астрофизики сейчас пытаются найти этому объяснение.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно