Контроль на основе моделей с предсказанием (D-MPC)
D-MPC — это новый подход, который использует модели диффузии для улучшения контроля на основе моделей. Он сочетает многошаговые предложения действий и модели динамики для онлайн-планирования.
Преимущества D-MPC
- Улучшение производительности: D-MPC превосходит существующие методы планирования на основе моделей и конкурирует с современными методами обучения с подкреплением.
- Адаптивность: Система легко адаптируется к новым динамическим условиям и оптимизирует новые вознаграждения в реальном времени.
- Эффективность: Использование многошаговых моделей диффузии значительно повышает точность предсказаний и общую производительность задач.
Как работает D-MPC?
D-MPC обучается на оффлайн-данных, чтобы создать модели динамики и предложения действий. Во время планирования система чередует действия и генерацию следующих последовательностей действий с помощью планировщика.
Применение D-MPC
- Тестирование на различных задачах, таких как D4RL locomotion и Franka Kitchen, показало превосходство D-MPC над другими методами.
- Система хорошо обобщает новые вознаграждения и адаптируется к аппаратным сбоям.
Будущее D-MPC
В дальнейшем планируется ускорить процесс выборки и расширить D-MPC для работы с пиксельными наблюдениями с использованием методов латентного представления.
Как внедрить ИИ в вашу компанию?
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
