https://ria.ru/20231221/uchenye-1917243725.html
Российские ученые создали новый алгоритм для обучения ИИ
Российские ученые создали новый алгоритм для обучения ИИ - РИА Новости, 21.12.2023
Российские ученые создали новый алгоритм для обучения ИИ
Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research ("Тинькофф Рисерч") создали новый эффективный алгоритм для обучения ИИ-агентов,... РИА Новости, 21.12.2023
2023-12-21T16:57
2023-12-21T16:57
2023-12-21T16:57
технологии
тинькофф. кредитные системы
московский физико-технический институт
наука
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e7/06/0f/1878352653_0:235:2730:1771_1920x0_80_0_0_ca30c0d16dbb3ddc28155e17b7a40546.jpg
МОСКВА, 21 дек - РИА Новости. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research ("Тинькофф Рисерч") создали новый эффективный алгоритм для обучения ИИ-агентов, сообщает Тинькофф.Как отметили в компании, метод, получивший название ReBRAC ("РеБРАК"), стал первым, превзошедшим эталонный алгоритм более, чем в половине испытаний."Тестирование на робототехнических симуляторах показало, что алгоритм обучает ИИ в четыре раза быстрее и на 40% качественнее всех существующих в офлайн-бенчмарках. Ранее лидерство принадлежало алгоритму SAC-RND, также созданному учеными из Tinkoff Research", - говорится в сообщении.По словам ученых, ReBRAC эффективнее других решает проблему дообучения искусственного интеллекта, который обычно медленно адаптируется к новым условиям. "Например, робот, который был изначально обучен передвигаться по траве, упадет, если переместится на лед. ReBRAC же позволяет ИИ лучше учиться на ходу и адаптироваться", - поясняют эксперты лаборатории.В Tinkoff Research считают, что разработка российских ученых в области повышения эффективности алгоритмов обучения ИИ может способствовать преодолению технологического и цифрового разрыва между разными странами."Более эффективные алгоритмы требуют меньше вычислительных ресурсов. Страны с ограниченными вычислительными мощностями смогут создавать и развивать передовые технологии, адаптировать ИИ под конкретные прикладные задачи, существенно экономя на дорогостоящих экспериментах с ИИ", - подчеркивают эксперты.Так, алгоритмы с низким потреблением ресурсов позволяют проводить обучение ИИ-агентов на уже доступных устройствах и сокращают время время обучения, что важно для задач, где требуется быстрое решение. Более эффективные методы делают машинное обучение доступным для широкой аудитории, включая регионы с ограниченными ресурсами.Результаты исследования были представлены на международной конференции по машинному обучению NeurIPS, которая прошла 10-16 декабря в Новом Орлеане."Помимо алгоритма ReBRAC, ученые представили две открытые библиотеки в области офлайн-обучения с подкреплением (Offline RL, ORL), благодаря которым специалистам по ИИ больше не требуется самостоятельно воспроизводить результаты наиболее весомых научных работ", - добавили в компании.Tinkoff Research — российская исследовательская группа, которая занимается научными исследованиями внутри компании Тинькофф. Ученые исследуют наиболее перспективные области ИИ: обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), обучение с подкреплением (RL) и рекомендательные системы (RecSys). Группа также курирует исследовательскую лабораторию Тинькофф на базе МФТИ.
https://ria.ru/20231214/ii-1915879476.html
https://ria.ru/20231214/ii-1915823853.html
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2023
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e7/06/0f/1878352653_0:0:2730:2048_1920x0_80_0_0_691f9f8780d6281c988ba9b977163bb0.jpgРИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, тинькофф. кредитные системы, московский физико-технический институт, наука
Технологии, Тинькофф. Кредитные Системы, Московский физико-технический институт, Наука
МОСКВА, 21 дек - РИА Новости. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research ("Тинькофф Рисерч") создали новый эффективный алгоритм для обучения ИИ-агентов, сообщает Тинькофф.
Как отметили в компании, метод, получивший название ReBRAC ("РеБРАК"), стал первым, превзошедшим эталонный алгоритм более, чем в половине испытаний.
«
"Тестирование на робототехнических симуляторах показало, что алгоритм обучает ИИ в четыре раза быстрее и на 40% качественнее всех существующих в офлайн-бенчмарках. Ранее лидерство принадлежало алгоритму SAC-RND, также созданному учеными из Tinkoff Research", - говорится в сообщении.
По словам ученых, ReBRAC эффективнее других решает проблему дообучения искусственного интеллекта, который обычно медленно адаптируется к новым условиям. "Например, робот, который был изначально обучен передвигаться по траве, упадет, если переместится на лед. ReBRAC же позволяет ИИ лучше учиться на ходу и адаптироваться", - поясняют эксперты лаборатории.
В Tinkoff Research считают, что разработка российских ученых в области повышения эффективности алгоритмов обучения ИИ может способствовать преодолению технологического и цифрового разрыва между разными странами.
«
"Более эффективные алгоритмы требуют меньше вычислительных ресурсов. Страны с ограниченными вычислительными мощностями смогут создавать и развивать передовые технологии, адаптировать ИИ под конкретные прикладные задачи, существенно экономя на дорогостоящих экспериментах с ИИ", - подчеркивают эксперты.
Так, алгоритмы с низким потреблением ресурсов позволяют проводить обучение ИИ-агентов на уже доступных устройствах и сокращают время время обучения, что важно для задач, где требуется быстрое решение. Более эффективные методы делают машинное обучение доступным для широкой аудитории, включая регионы с ограниченными ресурсами.
Результаты исследования были представлены на международной конференции по машинному обучению NeurIPS, которая прошла 10-16 декабря в
Новом Орлеане.
«
"Помимо алгоритма ReBRAC, ученые представили две открытые библиотеки в области офлайн-обучения с подкреплением (Offline RL, ORL), благодаря которым специалистам по ИИ больше не требуется самостоятельно воспроизводить результаты наиболее весомых научных работ", - добавили в компании.
Tinkoff Research — российская исследовательская группа, которая занимается научными исследованиями внутри компании Тинькофф. Ученые исследуют наиболее перспективные области ИИ: обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), обучение с подкреплением (RL) и рекомендательные системы (RecSys). Группа также курирует исследовательскую лабораторию Тинькофф на базе
МФТИ.