Новый алгоритм российских ученых ускоряет обучение нейросетей в 20 раз

Ученые из лаборатории Tinkoff Research, специализирующейся на исследованиях искусственного интеллекта (ИИ), представили новый алгоритм обучения нейросети, который может иметь значительные преимущества по сравнению с существующими методами. Об этом сообщает «Газета».

Читайте также 

В магазинах Москвы появятся камеры с нейросетью,

Новый метод SAC-RND был протестирован на робототехнических симуляторах и показал отличные результаты. Он обучает роботов в 20 раз быстрее и на 10% качественнее, чем все остальные аналоги.

Этот новый алгоритм может повысить безопасность беспилотных автомобилей. Благодаря улучшенным способностям обучения, роботы смогут лучше адаптироваться к различным дорожным ситуациям и принимать более обоснованные решения на основе полученных данных. Это может существенно снизить риск возникновения аварий и повысить доверие общества к автономным транспортным средствам.

Кроме того, новый алгоритм SAC-RND может оказать положительное влияние на логистическую отрасль, ускорив доставку товаров и оптимизировав работу складов. Роботы, обученные с использованием этого алгоритма, смогут более эффективно планировать маршруты, учитывая различные факторы, такие как пробки, время доставки и объем груза. Это позволит снизить затраты на логистику и повысить общую эффективность процессов доставки.

Еще одним преимуществом нового алгоритма является его способность оптимизировать процессы на энергетических объектах. Роботы, обученные с помощью SAC-RND, могут анализировать данные и предлагать оптимальные настройки для сжигания топлива. Это может привести к повышению энергоэффективности и снижению выбросов вредных веществ в окружающую среду.

Результаты исследования были представлены на 40-й Международной конференции по машинному обучению (ICML) вместе с последними достижениями таких технологических гигантов, как Google DeepMind, Amazon и Sony.

Ранее Вести Московского региона сообщали, что на месопотамских кирпичах ученые нашли следы трехтысячелетней ДНК.