Кластеры ускоряют развитие роботов благодаря новой технике обучения ИИ

Проблема традиционных методов в том, что ИИ часто тратит время на бесполезные действия, особенно когда полезные сигналы (награды) редки и разбросаны.

Новый подход — кластерное обучение с подкреплением (CRL) — предлагает более эффективную стратегию. Вместо анализа каждой ситуации по отдельности, алгоритм группирует похожие состояния в кластеры. Это позволяет ИИ быстрее выявлять закономерности и использовать накопленный опыт при принятии решений.

Метод оценивает два параметра: частоту посещения кластера и успешность действий в нём. Система дополнительно поощряет изучение новых, перспективных направлений, что помогает избежать случайных и бесполезных действий.

В тестах, включая управление роботами и игры Atari, CRL показал превосходство над существующими алгоритмами. При этом он легко интегрируется в текущие ИИ-системы и не требует кардинальной перестройки.

Эта технология ускоряет и делает безопаснее процесс обучения, что особенно важно для таких сфер, как автономный транспорт, энергетика и другие критически важные отрасли. CRL помогает системам ИИ точнее ориентироваться в реальном мире, снижая количество ошибок и уменьшая зависимость от человека.