#обучение с подкреплением

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.

Группа американских исследователей в области химической инженерии разработала самоуправляемую лабораторию, способную выявлять и оптимизировать сложные многоступенчатые пути реакций для синтеза как новых, так и уже известных материалов и молекул. Во время демонстрации концепции система под управлением нейронной сети нашла более эффективный способ производства высококачественных полупроводниковых нанокристаллов, которые используются в оптических и фотонных устройствах.

Исследователи из Массачусетского технологического института детально изучили реакцию мозга на неожиданные события, механизм принятия решений, а также то, как чувство удивления помогает в обучении и какую роль во всем этом играет норадреналин.

Коллаборация Швейцарского плазменного центра и компании DeepMind разработала новый метод магнитного управления плазмой в токамаке. Алгоритм глубокого обучения с подкреплением, разработанный DeepMind, позволяет значительно ускорить подбор настройки токамака для создания наперед заданных конфигураций плазмы с высокой точностью.

Устройство смогло за несколько часов разобраться, как ходить по ажурному резиновому коврику и мягкой «пенке» с эффектом памяти.

Ученые решили проверить способность грызунов обучаться новым навыкам и создали для них специальные машины.

Грызуны занимаются определенными видами деятельности просто потому, что им весело.

Агенты нейросети тренировались на тысячах игр одновременно, проведя около 450 тысяч матчей.