«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».