Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта (ИИ) Tinkoff Research разработали новый алгоритм обучения ИИ, который демонстрирует значительно более высокую скорость и качество обучения по сравнению с существующими аналогами. Об этом сообщает Bizmedia.kz.
Ученые из Tinkoff Research разработали новый алгоритм обучения ИИ, который превосходит все аналоги
Проходящие фронтиры искусственного интеллекта, ученые из Tinkoff Research представили революционный алгоритм обучения для роботов, который они назвали SAC-RND. Этот новаторский метод обеспечивает до двадцатикратного ускорения процесса обучения и повышает качество на 10% по сравнению с имеющимися аналогами, как это было продемонстрировано в робототехнических симуляциях.
Практическое применение SAC-RND имеет широкие перспективы, включая улучшение безопасности автономных автомобилей, оптимизацию логистических процессов, ускорение складского оборота, улучшение эффективности работы энергетических установок и снижение вредных выбросов. Оно приближает нас к реализации концепции универсального робота, способного самостоятельно выполнять любые задания.
Этот прогресс в области ИИ был признан международным научным сообществом и занял свое место на 40-й Международной конференции по машинному обучению (ICML) наряду с новейшими разработками компаний Google DeepMind, Amazon, Sony и других технологических лидеров.
Ранее предполагалось, что использование случайных нейронных сетей (RND) несовместимо с офлайн-обучением роботов с помощью подкрепления. Однако исследователи Tinkoff Research опровергли эту теорию, открыв новые возможности и усовершенствовав метод до уровня, не имеющего аналогов в отрасли.
Tinkoff Research проводит исследования во всех важных областях ИИ, включая обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), обучение с подкреплением (RL) и рекомендательные системы (RecSys). Научные работы этого исследовательского центра широко цитируются ведущими учеными из университетов Беркли и Стэнфорда, а также исследовательским проектом Google DeepMind.