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.