Kinetix: Открытая вселенная физических задач для обучения с подкреплением

Kinetix: Открытая Вселенная Физических Задач для Обучения с Подкреплением

Самообучение на офлайн-датасетах дало возможность большим моделям достигать впечатляющих результатов как в текстовой, так и в изображенческой сферах. Однако аналогичные обобщения для агентов, действующих последовательно в задачах принятия решений, трудно достичь.

Проблемы традиционных методов обучения с подкреплением

Современные методы обучения с подкреплением (RL) часто учат агентов на фиксированных задачах, что ограничивает их способность обобщать на новые среды. Платформы, такие как MuJoCo и OpenAI Gym, сосредоточены на специфических сценариях, что затрудняет адаптацию агента.

Решение с Kinetix

Исследователи разработали Kinetix – открытую пространство для тренировок RL с физическими задачами. Эта система может представлять задачи от робототехнической локомоции до видеоигр и классических сред RL. Kinetix использует новый аппаратно-ускоренный физический движок Jax2D, что позволяет эффективно моделировать миллиарды шагов среды во время тренировки.

Преимущества Kinetix

Высокий уровень физического мышления: обученный агент способен решать невидимые ранее задачи без дополнительного обучения.
Эффективная симуляция: Jax2D применяет дискретные шаги Эйлера для высококачественного моделирования.
Поддержка различных задач: Kinetix подходит для многодискретных и непрерывных пространств действий.

Выводы

Kinetix предлагает решение проблем традиционных RL-сред, предоставляя разнообразное пространство для обучения, что приводит к улучшению обобщения и производительности агентов. Это открытие может стать основой для будущих исследований в области онлайн-преподготовки и проектирования сред без учителя.

Как ИИ может изменить вашу компанию

Для успешной интеграции ИИ в вашу компанию следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может улучшить вашу работу.
Определите, где можно использовать автоматизацию для повышения выгоды клиентов.
Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее ИИ-решение для ваших нужд.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.