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JUNLALA se enfoca en el camino preciso de la evolución de producto con un algoritmo de aprendizaje por refuerzo

Tiempo: 06/06/2023   Fuente: Anónimo   Haga clic en el número: 578

En el campo de la IA, los avances acercan la IA cada vez más a la sociedad. El algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo (RL) ganó popularidad cuando AlphaGo Master derrotó a Li Shishi 4:1. Luego AlphaGo Zero derrotó a AlphaGo Master en solo 40 días de entrenamiento RL, destacando la profunda importancia del RL para la evolución de la IA. La IA se implementó ahora en los videojuegos y derrotó a los humanos en "StarCraft 2" (AlphaStar, victoria con 10:1) y "Dota2" (OpenAI derrotó al campeón humano), redefiniendo las percepciones de las capacidades de la IA.

 

Varios fenómenos indican que la IA, basada en las ventajas absolutas creadas por la actualización a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, está comenzando a exhibir una inteligencia general capaz de afrontar problemas complejos, alcanzando un rendimiento humano en áreas como el ajedrez y los videojuegos.

 

Empoderando a las máquinas con autonomía: El Aprendizaje por Refuerzo acelera el crecimiento en la industria de la IA

 

Hoy, en medio del desarrollo continuo de la tecnología IA, la aptitud técnica en subcampos ha demostrado cada vez más su ingenio. El aprendizaje por refuerzo destaca como una de las tecnologías más novedosas procedentes del desarrollo de la IA. Conformado por Agente, Entorno, Estado, Acción y Recompensa, el aprendizaje por refuerzo se distingue de otras tecnologías al no requerir la recopilación de datos o el etiquetado. En su lugar, instruye a los agentes a que se comporten de acuerdo con las señales de recompensa dentro de un entorno para aclimatarse mejor y progresar en ese entorno. Esta dinámica imita la adaptación natural de humanos y animales a su entorno, en donde aprenden a completar tareas y resolver problemas dentro de un entorno determinado.

 

El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es el autoaprendizaje de máquinas que mejora la aptitud en dominios profesionales. Al aplicarlo al enseñar a robots a caminar, el RL los entrena para explorar las características de la acción y el entorno. Los conjuntos de datos de entrenamiento no pueden proporcionar las mejores acciones, por lo que se establece un objetivo para llegar a un destino rápidamente, independientemente de las acciones realizadas. Inicialmente, el robot puede caer, dando lugar a que el algoritmo RL sugiera dar pasos más pequeños en función de la retroalimentación negativa. El robot experimenta hasta que tiene éxito sin caer.

 

En este contexto, el robot funciona como un agente en el aprendizaje por refuerzo que explora de forma autónoma diversas estrategias de políticas. El algoritmo de aprendizaje por refuerzo predice los rendimientos futuros de las acciones y refuerza aquellas con altos retornos previstos mientras además prueba la eficacia de tales combinaciones de acciones de alto retorno. Con este marco algorítmico, los robots pueden completar el autoaprendizaje sin ninguna intervención humana. Durante las batallas de videojuegos contra humanos, la IA acumula experiencia basada en las fallas y debilidades. Después de identificar las razones de estas deficiencias y mejorar continuamente sus acciones, comienzan a surgir noticias de la IA derrotando a los mejores jugadores humanos y triunfando en los videojuegos.

 

Gracias al algoritmo de aprendizaje por refuerzo, la IA también ha demostrado una mayor capacidad de exploración. Como tal, cada vez más compañías dedicadas a la creación de productos inteligentes han comenzado a enfocar su investigación y desarrollo específicamente hacia la ampliación de los escenarios de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

 

Impulsado por un algoritmo de aprendizaje de refuerzo, JUNLALA impulsa la expansión de las aplicaciones IA de productos a una gama más amplia

 

JUNLALA, una compañía de IA con sede en Silicon Valley, cuya investigación y aplicación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo tienen valor de referencia significativo. En términos de comercialización, JUNLALA ha reconocido la enorme demanda del mercado para la inteligencia artificial y aplicaciones verticales, utilizando su experiencia en el campo de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo para ampliar más escenarios de uso de sus productos.

 

Bajo el poderoso paradigma de la IA del aprendizaje por refuerzo, JUNLALA ha elevado la combinación de acciones de robots a un nivel más sofisticado. En las operaciones de robots, la fricción y la retroalimentación del contacto permiten que los robots completen la evolución de acciones como levantar y colocar dentro de los parámetros de trabajo, lo que permite una inspección de calidad, transferencia y apilamiento más precisos del producto en líneas de producción para parques y empresas. Los robots que optimizan continuamente los movimientos finos a través del aprendizaje por refuerzo pueden reducir los costos de mano de obra y operar las 24 horas del día, aumentando la eficiencia operativa de los parques empresariales. Los robots equipados con aprendizaje por refuerzo se han convertido en poderosos asistentes para empresas en diversas industrias, incluyendo la industria de servicios, la industria manufacturera, la industria del transporte y otras, ayudando a reducir costos y aumentando la eficiencia.

 

Adicionalmente, JUNLALA cree que el marco de aprendizaje por refuerzo profundo podría usarse para facilitar la conducción autónoma. El entorno complejo y entrelazado del tráfico en escenarios de conducción autónoma, compuestos por elementos como peatones, vehículos y caminos, generan fuertes interacciones que presentan las condiciones ideales para que destaque el algoritmo de aprendizaje por refuerzo. A través de la observación del entorno del tráfico a través de cámaras, el aprendizaje por refuerzo puede permitir el manejo continuo de emergencias en escenarios de tráfico en tiempo real. En última instancia, la conducción autónoma puede liberarse de la dirección humana y completar el autoaprendizaje en condiciones idénticas del camino. Un sistema de conducción autónomo de nivel superior debe constar de un algoritmo de autoaprendizaje con capacidades evolutivas, y las ventajas de la exploración que trae el aprendizaje por refuerzo sin duda representan un importante paso hacia adelante para la industria automotriz.

 

Sin duda, el aprendizaje por refuerzo juega un papel cada vez más importante para facilitar el rápido desarrollo de la IA. Sin embargo, el aprendizaje por refuerzo por sí mismo no puede mejorar de manera integral las capacidades de los productos de IA. JUNLALA se compromete a crear productos de IA que se adapten a las industrias y permitan aplicaciones más amplias. Por esto, han llevado a cabo una investigación más profunda sobre el aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes. Estos incluyen: redes neuronales profundas de última generación, que se basan en datos extremadamente pequeños para aprender y razonar y son adecuados para varios escenarios con pocos recursos; sistemas multimodales de aprendizaje profundo que combinan lenguaje e información visual; modelos de lenguaje que entienden textos largos y responden de manera coherente y precisa según el contexto; Redes de generación de imágenes basadas en GAN que producen vistas de calles realistas, imágenes reales y retratos desde múltiples ángulos. Incluso los algoritmos y tecnologías más avanzadas, como las pruebas de Turing y los gráficos de conocimiento, se han convertido en objeto de los esfuerzos de investigación de JUNLALA. En términos de amplitud y profundidad de la investigación y desarrollo de tecnología, JUNLALA supera a las compañías afines y, sin duda, es un participante líder en la promoción del desarrollo continuo de la inteligencia artificial.

 

Desde su creación en 2016, JUNLALA ha desarrollado exitosamente más de 30 programas de algoritmos para pruebas internas, aprovechando sus capacidades de investigación y desarrollo de alto nivel y su profundo conocimiento de las necesidades de los campos verticales. La inversión anual de decenas de millones de dólares también ha establecido a JUNLALA como una nueva fuerza en investigación y desarrollo de IA. En adelante, JUNLALA continuará priorizando el entrenamiento de modelos y algoritmos de IA mientras también se enfoca en promover la investigación y el desarrollo de aplicaciones verticales, explotando el potencial comercial significativo inherente en el campo de la inteligencia artificial. A medida que la diversidad y el refinamiento de los productos continúan mejorando, JUNLALA está preparado para lograr un mayor éxito dentro de la industria de la IA generativa.

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