МОСКВА, 3 авг — ПРАЙМ. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research открыли алгоритм, который позволяет увеличить скорость обучения роботов в 20 раз; его применение, в том числе, может помочь повысить безопасность беспилотных машин, упростить логистические цепочки, сократить вредные выбросы, сообщили в пресс-службе "Тинькофф".

Логотип компании Google

Лидеры IT рынка создадут организацию для контроля безопасности ИИ

"Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта (ИИ) Tinkoff Research открыли новый алгоритм для обучения ИИ. Новый метод, названный SAC-RND, обучает роботов в 20 раз быстрее и на 10% качественнее всех существующих аналогов — такие результаты показало тестирование метода на робототехнических симуляторах", — говорится в пресс-релизе.

Раньше считалось, что применение случайных нейросетей не подходит для офлайн-обучения роботов с подкреплением (один из видов обучения нейросети, основанный на методе проб и ошибок). Так происходило из-за того, что при работе со случайными нейросетями для них выбирали неверные параметры. Из-за этого они работали медленнее и делали ошибки. Исправление этих параметров и оптимизация работы позволили ученым ускорить процесс обучения, объяснили в "Тинькофф".

"SAC-RND может повысить безопасность беспилотных автомобилей, упростить логистические цепочки, ускорить доставку и работу складов, оптимизировать процессы горения на энергетических объектах и сократить выбросы вредных веществ в окружающую среду", — добавили там.

При этом открытие не только улучшает работу узкоспециализированных роботов, но и "приближает ученых к созданию универсального робота, способного в одиночку выполнять любые задачи", обратили внимание в релизе.

Результаты исследования были признаны мировым научным сообществом и представлены на Международной конференции по машинному обучению (ICML), прошедшей в Гонолулу 23-29 июля, заключили в "Тинькофф".