04.08.2023, 15:34
Мария Азарова
4
12,5 тыс

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

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 (Cmd) + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Дзен и в последнюю очередь на VK
Предстоящие мероприятия
21 сентября, 09:24
Елизавета З.

Европейское космическое агентство опубликовало снимок галактики NGC 4698, расположенной в созвездии Дева. Хотя на фотографии, сделанной телескопом «Хаббл», галактика кажется безмятежной, она хранит удивительную тайну: находящиеся в центре звезды и газ вращаются под прямым углом по отношению к остальной части диска.

19 сентября, 11:13
Александр Березин

Управление Конгресса США по бюджету подготовило доклад о последствиях глобального потепления. Первыми изо всех государственных органов в истории оно спрогнозировало серьезное снижение смертности из-за потепления климата. Это идет наперекор многолетней традиции полного игнорирования официальными документами давно известного в науке факта подавления избыточной смертности из-за роста глобальных температур.

21 сентября, 10:21
НовГУ

Как управляли военными поселениями в XIX веке? Что писал Аракчеев императорам? Ответы — в «Новгородском сборнике» 1865–1866 годов. Здесь опубликованы отчеты Старорусского военного поселения, переписка графа Аракчеева и даже «Правила о свадьбах», составленные им. Исследование ученого НовГУ вводит в оборот уникальные документы из истории военных поселений. Автор исследования – доцент кафедры журналистики НовГУ Ирина Василенко.

16 сентября, 14:29
Татьяна Зайцева

Анализ данных о почти 300 тысячах километров римских дорог, проложенных по территории бывшей империи, показал, что они вовсе не были такими прямыми, как принято считать. Кроме того, выяснилось, что известная поговорка «Все дороги ведут в Рим» тоже не соответствует истине.

15 сентября, 11:38
Evgenia Vavilova

Тренды здорового питания постоянно меняются, в том числе на основе научных исследований. Когда-то публика панически боялась жиров, но их реабилитировали. Гарвардская пирамида здорового питания рисовала сложные углеводы в основании пирамиды, а теперь они переместились к вершине. Возможно, и современную моду на приоритет белка придется пересмотреть.

16 сентября, 12:36
Илья Гриднев

При выборе между возможной выгодой и риском в коре головного мозга разворачивается противостояние двух независимых нейронных узлов. Нейробиологи подключились к мозгу напрямую и зафиксировали эту борьбу в реальном времени. Исследование помогло объяснить физическую природу сомнений и скрытую анатомию выбора.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

29 августа, 16:51
Александр Березин

Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.

[miniorange_social_login]

Комментарии

4 Комментария
sergey qwerty
07.08.2023
тоже мне изобретатели😁 sac-rnd давно существует в топовых фрейворках по rl , на гит полно примеров реализации
Комментарий удален пользователем или модератором...
    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.
    +
      Еще 1 ответ
      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.