admin
Исследователи из Тегеранского университета представили распределенный метод в области многоагентного обучения с подкреплением, который позволяет нескольким автономным агентам независимо обучаться и принимать решения, одновременно координируя свои действия. Разработка стала важным шагом на пути создания интеллектуальных систем нового поколения.
Новый подход решает одну из ключевых проблем - обеспечивает эффективное взаимодействие автономных агентов без использования централизованного управляющего узла. Вместо этого каждый агент использует только локально доступную информацию и обменивается данными с соседними агентами, что делает систему более масштабируемой, устойчивой и пригодной для практического применения. Об этом сообщает информационное агентство Mehr News Agency, партнер TV BRICS.
Метод объединяет распределенную модель оптимизации с архитектурой обучения с подкреплением типа «актор-критик». Это позволяет интеллектуальным агентам непрерывно адаптировать свое поведение, соблюдая общие системные ограничения. Исследователи также продемонстрировали, что предложенный алгоритм сходится к устойчивым решениям, что доказывает его практичность.
По мнению специалистов, разработка способна ускорить развитие автономных технологий в самых разных сферах, включая робототехнику, интеллектуальные энергетические сети, управление городским транспортом, системы беспилотного управления, распределенные вычисления и вычислительную экономику.
Отказ от централизованной координации также может повысить эффективность, надежность и масштабируемость инфраструктуры будущего, основанной на технологиях искусственного интеллекта.-0-
Исследователи из Тегеранского университета представили распределенный метод в области многоагентного обучения с подкреплением, который позволяет нескольким автономным агентам независимо обучаться и принимать решения, одновременно координируя свои действия. Разработка стала важным шагом на пути создания интеллектуальных систем нового поколения.
Новый подход решает одну из ключевых проблем - обеспечивает эффективное взаимодействие автономных агентов без использования централизованного управляющего узла. Вместо этого каждый агент использует только локально доступную информацию и обменивается данными с соседними агентами, что делает систему более масштабируемой, устойчивой и пригодной для практического применения. Об этом сообщает информационное агентство Mehr News Agency, партнер TV BRICS.
Метод объединяет распределенную модель оптимизации с архитектурой обучения с подкреплением типа «актор-критик». Это позволяет интеллектуальным агентам непрерывно адаптировать свое поведение, соблюдая общие системные ограничения. Исследователи также продемонстрировали, что предложенный алгоритм сходится к устойчивым решениям, что доказывает его практичность.
По мнению специалистов, разработка способна ускорить развитие автономных технологий в самых разных сферах, включая робототехнику, интеллектуальные энергетические сети, управление городским транспортом, системы беспилотного управления, распределенные вычисления и вычислительную экономику.
Отказ от централизованной координации также может повысить эффективность, надежность и масштабируемость инфраструктуры будущего, основанной на технологиях искусственного интеллекта.-0-
