Skip to main content

Открыт новый алгоритм, с помощью которого можно ускорить обучение ИИ в 20 раз и увеличить качество обучения на 10%

Его создали ученые из лаборатории Tinkoff Research, метод получил название SAC-RND.

SAC-RND способствует тому, что повысится безопасность беспилотных автомобилей, упростятся логистические цепочки, ускорятся доставка и работа складов, оптимизируются процессы горения на энергетических объектах и сократятся выбросы вредных веществ в окружающую среду.

Кроме того, с его появлением ученые становятся на несколько шагов ближе к разработке универсального робота, который сможет в одиночку выполнять любые задачи.

Для этого исследователи из Tinkoff Research сделали эквивалентными глубины сетей и обнаружили, что при таковых настройках методу RND удается различать данные. После метод оптимизировали. Роботы смогли находить эффективные решения за счет применения механизма слияния, основанного на модуляции сигналов и их линейном отображении. Ранее работы на тему RND не подвергали сигналы дополнительной обработке.

Как известно, обучить искусственный интеллект (ИИ) можно с помощью немалых вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Если суметь оптимизировать этот процесс, то можно будет повысить скорость развития областей, в которых применяются ИИ-агенты.

Сейчас обучение ИИ происходит посредством подкрепления (RL), который позволяет роботам постигать метод проб и ошибок, адаптироваться в различных, в том числе, непростых ситуациях, ориентироваться, подстраиваться и менять поведение в процессе. При этом всегда считалось, что обучить офлайн искусственный интеллект с RL невозможно при применении случайных нейросетей (RND). Именно на изучение недостатков и неточностей в проведенных ранее экспериментах, а также выводов, и была направлена работа ученых из Tinkoff Research.

Так, при применении RND участвуют две нейросети: случайная и основная, которая в свою очередь пытается предсказать поведение первой. Причем у них есть одно главное свойство – глубина или количество слоев, из которых состоит нейросеть. Основная сеть не может иметь меньше слоев, чем случайная. В результате ученые из Tinkoff Research выяснили, что ранее случайная сеть имела 4 слоя, а основная – два.

Именно из-за того, что применялись неправильные глубины нейросетей, и появилось ошибочное мнение, что метод RND не умеет классифицировать данные и отличать действия, которые были в датасете, от тех, которых там не происходило. Они исправили глубину сетей и количество слоев. В результате RND может различать данные.

Потом провели оптимизацию метода, благодаря чему искусственный интеллект смог приходить к эффективным решениям.

Метод SAC-RND протестировали на робототехнических симуляторах. В результате он показал лучшие достижения при меньшем объеме используемых ресурсов и времени. Эти данные мировое научное сообщество признало и представило на Международной конференции по машинному обучению (ICML), которая прошла в 40-й раз в Гонолулу, Гавайи.

Напомним, Tinkoff Research проводит научные исследования внутри компании, а не на базе некоммерческой организации и исследует самые перспективные области искусственного интеллекта.

Войдите, чтобы комментировать:
0 комментариев
Новые
Старые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Новости по теме
Последние новости
2,5 тысячи квадратов за 1 рубль: почему в Смоленской области не могут продать огромную усадьбу и сколько стоит ее спасти

За полтора года главный дом усадьбы Граббе несколько раз возвращался на торги. Стартовая цена — 1 рубль, но покупателю предстоят обязательная реставрация и расходы, точный размер которых неизвестен.

Дата публикации 21-09-2026 9:00
От старых московских фабрик до офисных небоскребов: как Максим Гейзер вывел STONE в лидеры девелопмента

Рассказываем, как финансист и кандидат экономических наук нашел свою нишу в девелопменте, почему сделал ставку на офисы и что известно о его жизни за пределами бизнеса.

Дата публикации 21-09-2026 8:00
В Китае уже мосты проектируют с учетом курьеров статья с видео
В Китае уже мосты проектируют с учетом курьеров

Во многих городах пешеходные переходы и мосты делают так, чтобы по ним одновременно могли нормально двигаться и люди, и скутеры: отдельные траектории, плавные заезды без лестниц, широкие проходы.

В Петербурге нашли дом на 6419 квартир — ЖК «Полис на Комендантском» от «Полис Групп» статья с видео
В Петербурге нашли дом на 6419 квартир — ЖК «Полис на Комендантском» от «Полис Групп»

Население одного дома — около 12 тыс. человек, что сопоставимо с небольшим городом. При этом 92% квартир здесь — студии и однушки, а на одном этаже может быть до 20 квартир.

Дата публикации 20-09-2026 18:00
Около 27% девелоперских проектов, или 33 млн кв. м, находятся ниже нормативного уровня распроданности — обзор аналитиков «Альфа-банка»

При этом системного стресса авторы пока не видят. Крупные компании устойчивее, а основная зона риска — проекты с низкими продажами и близким сроком ввода.

Дата публикации 20-09-2026 17:00
Почти 29% строящегося жилья — в зоне риска: что происходит с российским рынком новостроек

В августе продажи новостроек снизились на 16% к августу 2025 года, запуски — на 23%, а площадь проектов с риском недостаточной распроданности выросла до 34,7 млн м².

Дата публикации 20-09-2026 15:45
Всё о стройке

Независимая площадка девелопмента
России и стран СНГ

Купить квартиру — каталог