Les recherches de la nouvelle armée réduisent l’imprévisibilité des politiques d’apprentissage augmentées pour la formation afin qu’elles soient plus pratiquement applicables aux systèmes physiques, en particulier aux robots terrestres. Ces composants d’apprentissage permettront aux agents autonomes de réfléchir et de s’adapter aux conditions changeantes du champ de bataille. Credit: Illustration / Photo U o armée

Les opérations multidisciplinaires, le concept de la future opération de l’armée, nécessitent des agents indépendants avec des composants éducatifs pour travailler aux côtés du combattant La recherche de la Nouvelle Armée réduit l’imprévisibilité des politiques d’apprentissage augmentées pour la formation actuelle afin qu’elles soient pratiquement applicables aux systèmes physiques, en particulier aux robots terrestres

Ces composants d’apprentissage permettront aux agents indépendants de réfléchir et de s’adapter aux conditions changeantes du champ de bataille, a déclaré le chercheur militaire Dr. Alec Koppel du US Army Combat Capabilities Development Command, now known as DEVCOM, Army Research Lab.

Le principal mécanisme d’adaptation et de re-planification consiste à promouvoir des politiques basées sur l’apprentissage et rendre ces politiques réalisables efficacement est essentiel pour faire du concept opérationnel de l’OMD une réalité

Selon Kobel, les méthodes d’apprentissage par renforcement par gradient de politique sont à la base d’algorithmes évolutifs pour les espaces continus, mais les technologies actuelles ne peuvent pas inclure d’objectifs décisionnels plus larges tels que la sensibilité aux risques, security constraints, exploration and divergence from

La conception indépendante du comportement peut être abordée lorsque la relation entre la dynamique et les objectifs est complexe grâce à l’apprentissage par renforcement, qui a récemment suscité de l’intérêt pour la résolution de tâches auparavant insolubles telles que les jeux de stratégie comme Go et les échecs et les jeux vidéo comme Atari, Starcraft II et Koppel.

Il a dit que la pratique dominante, Unfortunately, nécessitait un échantillon astronomique complexe, comme des milliers d’années de jeu simulé Cette complexité typique rend de nombreux mécanismes d’entraînement courants inapplicables aux paramètres gourmands en données requis par le contexte MDO de Next Generation Fighting Vehicle, ou NGCV

«Pour faciliter l’apprentissage amélioré pour le MDO et le NGCV, les mécanismes de formation devraient améliorer l’efficacité et la fiabilité des échantillons dans des espaces continus», a déclaré Koppel. Prévalence dans l’apprentissage par renforcement

Cette recherche contribue à augmenter la théorie de la progression dans la politique classique d’apprentissage par renforcement”, a déclaré Koppel. “Elle introduit de nouveaux plans de recherche sur les politiques pour les services publics, dans lesquels la complexité de l’échantillon a également été déterminée. Ces innovations influencent l’armée américaine en leur permettant d’avoir des objectifs d’apprentissage. Booster qui dépasse le rendement cumulatif standard, comme la sensibilité aux risques, security constraints, l’exploration et l’espacement par rapport au précédent

«Réduire la variabilité de l’accumulation de récompenses, s’assurer qu’une zone inconnue est explorée de manière efficace, ou incorporer l’expérience passée, tout contribue à briser les barrières de l’efficacité actuelle de l’échantillon à la pratique courante d’apprentissage par renforcement en réduisant la quantité d’échantillonnage aléatoire dont on a besoin. Afin d’achever la politique d’amélioration », a déclaré Kopel

L’avenir de cette recherche est très prometteur et Koppel se consacre à rendre ses découvertes applicables à une technologie innovante pour les soldats sur le champ de bataille.

Je suis optimiste sur le fait que des robots autonomes équipés d’un apprentissage augmenté seront en mesure d’aider le combattant dans l’exploration, la reconnaissance et l’évaluation des risques sur le futur champ de bataille”, a déclaré Coppel. “Faire de cette vision une réalité est essentiel pour ce qui motive les problèmes de recherche que je dédie.

La prochaine étape de cette recherche consiste à intégrer les objectifs de prise de décision plus larges rendus possibles par les services publics dans l’apprentissage par renforcement dans des paramètres multifactoriels et à étudier comment les paramètres interactifs entre les facteurs d’apprentissage par renforcement génèrent une inférence synergique et hostile entre les équipes

Selon Kobel, la technologie issue de cette recherche pourra raisonner sous l’incertitude des scénarios de l’équipe

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News – THAT – La recherche de l’armée mène à un modèle d’entraînement robotique plus efficace – Eurasia Review
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La recherche de l’armée mène à un modèle d’entraînement plus efficace Pour les robots

Source: https://www.eurasiareview.com/30122020-army-research-leads-to-more-effective-training-model-for-robots/

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