Дослідники з Каліфорнійського університету в Берклі впроваджують SERL

У галузі роботизованого навчання з підкріпленням (RL) останніми роками спостерігається неабиякий прогрес: дослідники здійснили прорив в обробці складних спостережень за зображеннями, навчанні за реальними сценаріями та включенні допоміжних даних. Незважаючи на ці досягнення, фахівці-практики визнають виклики, пов’язані з ефективним використанням навчання з підкріпленням, наголошуючи на важливості особливостей впровадження, а також вибору алгоритму.

Для вирішення проблеми доступності методів роботизованого навчання з підкріпленням була розроблена ретельно продумана бібліотека під назвою SERL. Ця бібліотека включає в себе ефективний метод глибокого RL поза навчальною вибіркою, інструменти для обчислення винагороди і перезавантаження середовища, а також високоякісний контролер, пристосований для широко розповсюджених роботів. Вона також пропонує різноманітний набір складних прикладів завдань, забезпечуючи прозорість проектних рішень і демонструючи переконливі експериментальні результати.

Оцінка продуктивності бібліотеки демонструє значні покращення порівняно з базовими методами, причому вивчені політики RL перевершують поведінкове клонування (метод, що належить до ширшої категорії імітаційного навчання, коли робот навчається, спостерігаючи та імітуючи дії експерта (людини або іншого виконавця) у певному середовищі) політики з великим відривом у різних завданнях. Реалізація досягає високоефективного навчання і отримує алгоритми для таких завдань, як збірка друкованих плат, прокладання кабелів і переміщення об’єктів за середній час навчання від 25 до 50 хвилин на один алгоритм, що перевершує найсучасніші опубліковані результати.

Отримані алгоритми демонструють винятковий рівень успішності, стійкість до збурень, а також здатність до відновлення і корекції поведінки, що демонструє потенціал бібліотеки як цінного інструменту для робототехнічної спільноти. Руйнуючи бар’єри і сприяючи співпраці та інноваціям, бібліотека SERL знаменує собою важливий крок до того, щоб зробити навчання з підкріпленням роботів більш доступним, просуваючи захоплююче майбутнє машинного навчання.