Için eğitim simülasyonları Bonsai
Eğitim simülasyonları, beyinler için otantik bir eğitim ortamı sağlamak üzere Bonsai gerçek dünya sistemlerini çoğaltır. Popüler simülatör yazılım çözümlerinden simülasyon ekleyebilir veya özel Python simülatörlerini tümleştirmek için Simülatör API'sini kullanabilirsiniz.
Simülatör ve tümleşik simülasyon simgelerinin vurgulandığı platformun bilgi grafiği Bonsai .
Eğitim simülasyonları, beyin eylemleri uygularken gerçek dünya süreçlerini ve değişim durumunu modeller. Robotik, endüstriyel otomasyon, tedarik zinciri lojisiği ve yapı mühendisliği, karmaşık sistemlerin davranışını modellemek için simülasyonları kullanan etki alanlarıdır.
Bonsaibeyinleri eğitmek için simülasyonları ve Derin Pekiştirici Learning (DRL) kullanır. Eğitim görevleri "bu direği dik tutma" veya "yürümeyi öğrenme" kadar karmaşık olabilir.
Genel olarak, tanımlı başlangıç durumuna sahip, zaman içinde yinelenen ve dış eylemlere yanıt veren tüm simülasyonlar ile Bonsaitümleşebilir. Ancak iyi Bonsai çalışan simülasyonlar aşağıdaki özelliklere sahiptir:
- Simülasyona karşı geliştirilen stratejilerin gerçek dünyada iyi çalışması için uygun bir aslına uygunluk düzeyi.
- Eğitim sırasında gerçek zamanlı değerlendirme için beyin tarafından kontrol edilirken faydalı görselleştirme ve veri çıkışı.
- Simülasyonun her adımında erişilebilir, iyi tanımlanmış bir ortam durumu.
- Beynin çok çeşitli koşullardan öğrenebilmesi için özelleştirilebilir bir başlangıç durumu.
- Beynin durumu etkilemek için gerçekleştirebileceği bir dizi ayrık eylem. Örneğin: bir sepeti bir pistte bir adım hareket ettirin, sıcaklığı 1° Santigrat ayarlayın.
- Sistemin daha fazla ilerlemenin mümkün olmadığı bir duruma (hata veya geçersiz durum) ne zaman gireceğini belirleme olanağı. Örneğin: sepet raydan çıkar, geçerli sıcaklık kalite eşiğini aşıyor.
- Sistemin başarı durumuna ne zaman ulaştığını belirleme yeteneği. Örneğin, bir kutup belirli bir süre için dengeler, oluşturulan malzeme QC gereksinimlerini geçer.
Simülasyon için doğru uygunluk düzeyini belirlemek aşağıdakilere bağlıdır:
- tek tek eylemler için gereken duyarlık.
- yapay zekanın gerçek dünyadaki kusurlu bir eylemden kurtulma olasılığı.
Örneğin yapay zeka, yapay zekanın eğitilen simülasyon aracından 1 km daha hızlı dönen gerçek dünyalı bir otomobilin neden olduğu beklenmedik geniş dönüşleri telafi edebilir. Ancak, aynı araba düzenli olarak simülasyon aracından 10 km daha hızlı dönerse, araba ters çevirebilir veya yoldan çıkabilir.
Simülasyon yaklaşımınızı değerlendirirken, kuruluşunuzda daha önce simülasyon yazılımıyla çalışmış kişileri aramak yararlı olabilir. Başlangıçta başka amaçlarla oluşturulan simülasyonlar genellikle eğitim altyapısıyla Bonsai çalışacak şekilde geliştirilebilir. Aşağıdaki özelliklerden birine veya daha fazlasına sahip mevcut simülasyonları arayın:
- İnsan operatörleri eğitmek için kullanılan simülasyonlar.
- Üretim sistemleriyle birlikte düzenli olarak kullanılan simülasyonlar.
- Doğruluk ve istenen sonuçlar için iyi tanımlanmış karşılaştırmalı simülasyonlar.