Проблемы в роботизированной манипуляции
Задачи роботизированной манипуляции сталкиваются со значительными трудностями, включая редкие вознаграждения и высокоразмерные пространства действий. Это затрудняет обучение с подкреплением и приводит к неоптимальным результатам.
Решения
Ранее исследовались различные методы, такие как:
- Модельное обучение с подкреплением для повышения эффективности выборки.
- Обучение на основе демонстраций, но с проблемами масштабируемости.
- Обратное обучение с подкреплением, которое сталкивается с трудностями обобщения.
Введение DEMO3
Новая структура DEMO3 решает эти проблемы, включая:
- Преобразование редких вознаграждений в непрерывные и структурированные.
- Двухфазное обучение: поведенческое клонирование и интерактивное обучение с подкреплением.
- Обучение модели мира для динамической адаптации штрафов.
Ключевые особенности DEMO3
DEMO3 использует:
- Дискриминаторы, специфичные для этапов, для прогнозирования прогресса.
- Систематический процесс двухфазного обучения.
- Эффективный переход от имитации к улучшению политики.
Преимущества производительности
DEMO3 показывает:
- Увеличение эффективности данных на 40%.
- Высокие коэффициенты успеха с минимальными демонстрациями.
- Эффективное выполнение многоэтапных задач.
Рекомендации по внедрению
- Определите процессы, которые можно автоматизировать с помощью AI.
- Выберите ключевые показатели эффективности для оценки влияния AI на бизнес.
- Начните с небольшого проекта, чтобы оценить его эффективность.
- Постепенно расширяйте использование AI, основываясь на собранных данных.
Заключение
DEMO3 представляет собой значительный шаг вперед в области обучения с подкреплением для роботизированного контроля. Использование структурированного обучения вознаграждений и оптимизации политики позволяет достичь высокой производительности.
Связаться с нами
Если вам нужна помощь в управлении AI в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru или посетите нас в:
