https://ria.ru/20241129/sreda-1986399726.html
Ученые РФ создали открытую среду для контекстного обучения с подкреплением
Ученые РФ создали открытую среду для контекстного обучения с подкреплением - РИА Новости, 29.11.2024
Ученые РФ создали открытую среду для контекстного обучения с подкреплением
Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI при участии студентов из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса создали... РИА Новости, 29.11.2024
2024-11-29T12:01
2024-11-29T12:01
2024-11-29T12:01
технологии
московский физико-технический институт
сколковский институт науки и технологий
оксфордский университет
т-банк (ао «тинькофф банк»)
россия
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e8/0b/1d/1986400638_156:0:3797:2048_1920x0_80_0_0_80fde20daf73f9ac668856b641720fb3.jpg
МОСКВА, 29 ноя - РИА Новости. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI при участии студентов из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса создали открытую среду для исследований и разработки алгоритмов в области контекстного обучения с подкреплением — XLand-MiniGrid, сообщили в компании. Это опубликованная в открытом доступе для исследователей по всему миру виртуальная среда, в которой искусственный интеллект (ИИ) обучается принимать решения и выполнять новые действия. "Эксперименты в XLand-MiniGrid уже провели исследователи из Google DeepMind, Калифорнийского университета в Беркли и Оксфордского университета. Научная статья XLand-MiniGrid: Scalable Meta-Reinforcement Learning Environments in JAX, описывающая создание среды, была принята на крупнейшую международную конференцию в области искусственного интеллекта — NeurIPS 2024. В этом году конференция пройдет с 10 по 15 декабря в Ванкувере, Канада", - говорится в сообщении. Контекстное обучение с подкреплением (In-Context RL) — это новое направление в ИИ, где модели быстро адаптируются к новым задачам, используя подсказки и контекст, а не требуют длительного обучения с нуля. Это позволяет ИИ эффективно взаимодействовать с окружающей средой и дообучаться на лету. In-Context RL полезно в таких областях, как персонализированные рекомендации, управление роботами и автономными транспортными средствами, где требуется мгновенная адаптация к новым условиям. Отмечается, что ранее исследователи сталкивались с ограничениями в существующих средах для контекстного обучения с подкреплением. Корпоративные среды крупных компаний, таких как Google DeepMind, закрыты для внешних пользователей и используются только для внутренних нужд. Публично доступные инструменты в основном предлагают однотипные и легкие задачи для обучения, что затрудняет разработку и тестирование сложных алгоритмов. "В отличие от уже существующих сред, XLand-MiniGrid находится в открытом доступе и позволяет менять условия обучения прямо в процессе работы. Это упрощает моделирование множества вариативных задач разного уровня сложности, помогает создавать более надежные и адаптивные модели искусственного интеллекта", - сказали в компании. Среда создана на базе JAX — технологии для разработки высокопроизводительных программ. XLand-MiniGrid выполняет миллиарды операций в секунду. В таких средах благодаря высокой вариативности и количеству действий можно собирать огромные датасеты. Например, в XLand-MiniGrid собрано 100 миллиардов примеров действий искусственного интеллекта в 30 тысячах задач. Это позволяет использовать готовые датасеты для обучения, а не проводить его каждый раз с нуля. Все это способствует новым открытиям в области In-Context RL, снижая затраты и экономя ресурсы на проведение исследований. "Мы пришли в область контекстного обучения с подкреплением, когда она еще зарождалась, и поэтому не нашли ни одного подходящего инструмента для оценки новых идей. Стало понятно, что это проблема для многих специалистов, а значит, она должна быть решена одной из первых. Поэтому появился XLand-MiniGrid. Наша работа сразу привлекла внимание других исследователей в области, и уже сейчас появляются статьи, где авторы используют среду для проверки своих методов", - сказал исследователь научной группы AI Alignment, лаборатория исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research Вячеслав Синий.
https://ria.ru/20241127/data-tsentry-1985927695.html
https://ria.ru/20241122/neyroseti-1985236105.html
https://ria.ru/20240723/laboratoriya-1961387685.html
россия
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2024
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/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, московский физико-технический институт, сколковский институт науки и технологий, оксфордский университет, т-банк (ао «тинькофф банк»), россия
Технологии, Московский физико-технический институт, Сколковский институт науки и технологий, Оксфордский университет, Т-Банк (АО «Тинькофф Банк»), Россия
Ученые РФ создали открытую среду для контекстного обучения с подкреплением
T-Bank AI Research создал открытую среду контекстного обучения с подкреплением
МОСКВА, 29 ноя - РИА Новости. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI при участии студентов из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса создали открытую среду для исследований и разработки алгоритмов в области контекстного обучения с подкреплением — XLand-MiniGrid, сообщили в компании.
Это опубликованная в открытом доступе для исследователей по всему миру виртуальная среда, в которой искусственный интеллект (ИИ) обучается принимать решения и выполнять новые действия.
"Эксперименты в XLand-MiniGrid уже провели исследователи из Google DeepMind, Калифорнийского университета в
Беркли и Оксфордского университета. Научная статья XLand-MiniGrid: Scalable Meta-Reinforcement Learning Environments in JAX, описывающая создание среды, была принята на крупнейшую международную конференцию в области искусственного интеллекта — NeurIPS 2024. В этом году конференция пройдет с 10 по 15 декабря в Ванкувере, Канада", - говорится в сообщении.
Контекстное обучение с подкреплением (In-Context RL) — это новое направление в ИИ, где модели быстро адаптируются к новым задачам, используя подсказки и контекст, а не требуют длительного обучения с нуля. Это позволяет ИИ эффективно взаимодействовать с окружающей средой и дообучаться на лету. In-Context RL полезно в таких областях, как персонализированные рекомендации, управление роботами и автономными транспортными средствами, где требуется мгновенная адаптация к новым условиям.
Отмечается, что ранее исследователи сталкивались с ограничениями в существующих средах для контекстного обучения с подкреплением. Корпоративные среды крупных компаний, таких как Google DeepMind, закрыты для внешних пользователей и используются только для внутренних нужд. Публично доступные инструменты в основном предлагают однотипные и легкие задачи для обучения, что затрудняет разработку и тестирование сложных алгоритмов.
"В отличие от уже существующих сред, XLand-MiniGrid находится в открытом доступе и позволяет менять условия обучения прямо в процессе работы. Это упрощает моделирование множества вариативных задач разного уровня сложности, помогает создавать более надежные и адаптивные модели искусственного интеллекта", - сказали в компании.
Среда создана на базе JAX — технологии для разработки высокопроизводительных программ. XLand-MiniGrid выполняет миллиарды операций в секунду.
В таких средах благодаря высокой вариативности и количеству действий можно собирать огромные датасеты. Например, в XLand-MiniGrid собрано 100 миллиардов примеров действий искусственного интеллекта в 30 тысячах задач. Это позволяет использовать готовые датасеты для обучения, а не проводить его каждый раз с нуля. Все это способствует новым открытиям в области In-Context RL, снижая затраты и экономя ресурсы на проведение исследований.
"Мы пришли в область контекстного обучения с подкреплением, когда она еще зарождалась, и поэтому не нашли ни одного подходящего инструмента для оценки новых идей. Стало понятно, что это проблема для многих специалистов, а значит, она должна быть решена одной из первых. Поэтому появился XLand-MiniGrid. Наша работа сразу привлекла внимание других исследователей в области, и уже сейчас появляются статьи, где авторы используют среду для проверки своих методов", - сказал исследователь научной группы AI Alignment, лаборатория исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research Вячеслав Синий.
