• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
04.08.2023, 15:34
Мария Азарова
4
12 449

Ученые из Tinkoff Research создали алгоритм, повышающий скорость обучения ИИ в 20 раз

❋ 5.8

Специалисты лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research — одна из немногих исследовательских групп, которая проводит научные исследования внутри компании, а не на базе некоммерческой организации — сообщили об открытии нового алгоритма, обучающего ИИ в 20 раз быстрее. Результаты представили на 40-й Международной конференции по машинному обучению (ICML), прошедшей в конце июля на Гавайских островах.

Визуализация принятия решения роботами
Визуализация принятия решения роботами, обученными с помощью разных алгоритмов. Четыре рисунка сверху — предыдущие методы, основанные на RND, четыре рисунка снизу — 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 / © Tinkoff Research / Автор: Анастасия Кожевникова

Новый метод назвали SAC-RND — Soft Actor Critic (мягкий актор-критик), RND — Random Network Distillation (случайные нейронные сети). Как показали испытания на робототехнических симуляторах, SAC-RND от Tinkoff Research в 20 раз быстрее и на 10 процентов качественнее достигает результатов при меньшем количестве потребляемых ресурсов и времени.

В методе RND задействованы случайная и основная нейросети, при этом вторая пытается предсказать поведение первой. Важна глубина нейросети, то есть количество слоев, из которых она состоит. У основной их не должно быть меньше, чем у случайной, в противном случае она не сможет смоделировать ее поведение. Это повлечет нестабильность либо станет причиной невозможности обучения.

Ученые из Tinkoff Research выяснили, что у авторов предыдущих исследований, посвященных теме использования случайных нейросетей в обучении с подкреплением (Reinforcement learning, RL), размер случайной сети составлял четыре слоя, в то время как у основной их было два. Таким образом удалось выявить недостатки в более ранних экспериментах и выводах, из-за которых считалось, что метод RND не способен классифицировать данные — отличать действия в датасете от тех, что там не было. Специалисты Tinkoff Research исправили глубины сетей, превратив их в эквивалентные, и обнаружили, что в таком случае метод может различать данные.

Затем ученые взялись за оптимизацию метода: в итоге, за счет механизма слияния, в основе которого — модуляция сигналов и их линейное отображение, — роботы научились приходить к эффективным решениям. В предыдущих исследованиях на тему RND сигналы дополнительно не обрабатывали.

Благодаря SAC-RND появится возможность повысить уровень безопасности беспилотных автомобилей, облегчить логистические цепочки, сделать быстрее доставку и работу на складах. Помимо этого, с помощью нового метода можно будет оптимизировать процессы горения на энергетических объектах и сократить выбросы вредных веществ.  

«Обучение искусственного интеллекта — процесс, требующий больших ресурсов: прежде всего вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Его оптимизация позволит ускорить развитие всех областей, в которых используются ИИ-агенты, например робототехники».

Пресс-служба «Тинькофф»

Более того, разработка ученых из Tinkoff Research позволит не только сделать лучше работу узкоспециализированных роботов, ускорить исследования, в том числе в области обучения с подкреплением, но и приблизит создание универсального робота, который будет справляться с различными задачами в одиночку.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
15 сентября, 10:36
Игорь Байдов

Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.

15 сентября, 11:30
РНФ

Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.

16 сентября, 13:21
Адель Романова

Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.

12 сентября, 14:03
ТюмГУ

Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.

15 сентября, 10:36
Игорь Байдов

Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.

15 сентября, 11:30
РНФ

Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.

12 сентября, 14:03
ТюмГУ

Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.

9 сентября, 11:03
Адель Романова

Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.

11 сентября, 12:04
ПНИПУ

Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.

[miniorange_social_login]

Комментарии

4 Комментария
sergey qwerty
07.08.2023
-
0
+
тоже мне изобретатели😁 sac-rnd давно существует в топовых фрейворках по rl , на гит полно примеров реализации
Комментарий удален пользователем или модератором...
    -
    3
    +
    ИИ это не только языковые программы, конечно, и будущее у него есть. Но проблема в нюансах. Любой современный ИИ - это попытки оптимизации алгоритма "китайской комнаты" разными методами. Но ожиданий от ИИ - просто как от радиации в XIX веке. Переворота в познании ИИ не принесёт, это что-то вроде "логического усилителя", про который Лем писал в "Сумме технологии". Позволит людям эффективнее думать, но вот думать за людей он пока не может, да и не должен. А те, кто продвигает обратное - либо идеалисты, либо просто дураки.
    +
      ещё комментарии
      -
      0
      +
      Мы дураки, а вы предпочитаете обнадеживать себя идеей, что вы вершина творения (эволюции)? Как-то наивно предполагать, что небольшой биологический код, предположительно умещающийся на CD диск, записанный в сперматозоиде и яйцеклетке при пощении в, пардон, инкубатор может самообучиться до осознания себя, а машинный код, появившийся на свет меньше столетия назад, на такое не способен. А ведь по большому счету мы сами и сидим в этой китайской комнате, не осознавая почему мы делаем то, что делаем, ковыряемся в этих непонятных мирозданских иероглифах. Попросту так же движимые самообучающимся алгоритмом.
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