Için eğitim simülasyonları Bonsai

Eğitim simülasyonları, gerçek dünya sistemlerini çoğaltarak beyinlere özgün bir eğitim ortamı Bonsai sağlar. Popüler simülatör yazılım çözümlerinden benzetimler ekleyebilir veya özel simülatörleri tümleştirebilirsiniz.

Bonsai bileşen bilgi grafiği" font-describedby="34-0" data-linktype="relative-path">

Eğitim simülasyonları, gerçek dünya işlemlerini modeller ve beyin eylemleri uygularken durumu değiştirir. Robotlar, endüstriyel otomasyon, tedarik zinciri lojistik ve yapısal mühendislik, karmaşık sistemlerin davranışını modellemek için simülasyonları kullanan tüm etki alanlarıdır.

Bonsaisimülasyonları ve Derin Pekiştirme Learning (DRL) ile beyin eğitme kullanır. Eğitim görevleri "bu kutupları dik tutmak" kadar basit veya "yol yapmayı öğrenmek" kadar karmaşık olabilir.

Genel olarak, tanımlı bir başlangıç durumuna sahip olan, zaman içinde tekrarlayan ve dış eylemlere yanıt veren tüm simülasyonlar ile tümleşik Bonsai olabilir. Ancak ile iyi şekilde çalışan Bonsai simülasyonlar aşağıdaki özelliklere sahiptir:

• Simülasyona karşı geliştirilen stratejilerin gerçek dünyada iyi çalışması için uygun bir doğruluk düzeyi.
• Eğitim sırasında gerçek zamanlı değerlendirme için beyin tarafından denetlenirken yararlı görselleştirme ve veri çıkışı.
• Simülasyonun her adımda erişilebilen iyi tanımlanmış bir ortam durumu.
• Beyin çok çeşitli koşullardan ders öğrenesin diye özelleştirilebilir bir başlangıç durumu.
• Beyinin durumu etkileyebilecek ayrık eylemler kümesi. Örneğin: Sepeti bir parçada bir adım hareket ettirin, sıcaklığı 1° Santigrat dereceye ayarlayın.
• Sistemin ne zaman daha fazla ilerlemenin imkansız olduğu bir durumla (hata veya geçersiz durum) ne zaman olduğunu belirleme özelliği. Örneğin: Sepet yolda çalışır, geçerli sıcaklık bir kalite eşiğini aşar.
• Sistemin başarı durumuna ne zaman ulaştığını belirleme özelliği. Örneğin, bir kutup belirli bir süre için dengeler, oluşturulan malzeme QC gereksinimlerini geçer.

Benzetim için doğru uygunluk düzeyini belirlemek aşağıdakilere bağlıdır:

• tek tek eylemler için gereken duyarlık.
• AI'nin gerçek dünyada kusursuz bir eylemden kurtarılma olasılığı.

Örneğin yapay zeka, gerçek hayattaki bir arabanın yapay zeka tarafından eğitilen simülasyon aracından 1 km daha hızlı dönüşe neden olduğu beklenmedik bir geniş turneyi telafi ediyor olabilir. Ancak, aynı araba simülasyon aracından düzenli olarak 10 km daha hızlı dönerse, araba ters çevirebilir veya yoldan çıkar.

Benzetim yaklaşımınızı göz önünde bulundurarak, daha önce simülasyon yazılımıyla çalışmış olan, kuruluşta çalışan kişiler için bakmak yararlı olabilir. Başlangıçta başka amaçlar için oluşturulan simülasyonlar genellikle eğitim altyapısıyla çalışacak şekilde Bonsai geliştir olabilir. Aşağıdaki özelliklerden biri veya daha fazlası ile mevcut simülasyonları bakın:

• İnsan operatörleri eğitmek için kullanılan simülasyonlar.
• Üretim sistemleriyle birlikte düzenli olarak kullanılan simülasyonlar.
• Doğruluk ve istenen sonuçlar için iyi tanımlanmış karşılaştırmalar ile simülasyonlar.

Eğitim altyapısı hakkında bilgi →