Используя элементы машинного обучения для создания виртуальной копии, демонстрирующей внешне весьма хаотическое поведение, исследователи из Огайо внезапно поняли, что им удаётся предсказать, как будет вести себя система, управляемая вычислительными алгоритмами.
Это знание сравнимо с пониманием, какой исход сгенерирует нейросеть (чего пока что никто не знает, из-за слишком обширной базы изначальных данных). Поэтому учёные предполагают, что системы нового поколения, с новыми вычислительными алгоритмами, приведут к более качественным продуктам машинного обучения.
Термостаты - один из примеров подобного устройства. Они используют ту же систему для понимания, насколько нужно охлаждать или нагревать комнату, зная разницу между текущей температурой и желаемой. Но столь простые алгоритмы не могут управлять хаотическими системами. Самостоятельно.
Всякие беспилотные автомобили, автопилоты, они все - продукт машинного обучения, в которое активно вмешивался человек, чтобы подправить множество несостыковок и ошибок. Это выходит очень дорого и затратно по времени. И это не учитывая затраты на вычислительные мощности.
А теперь, получив доступ к виртуальной копии (она же цифровой двойник), учёным будет проще понять, как настроить прибор так, чтобы он работал более качественно и быстрее проводил более вдумчивую оценку происходящей вокруг ситуации (к примеру, стоит ли Чирно прыгать в море или там сидит злая Сувако (её там нет) и её шляпу физически можно заметить?).
Новый чип, изобретённый в Огайо, имеет такой же небольшой размер, как и другие его схожие собратья, использующиеся в умных холодильниках. Только он может работать с динамическими системами (примеры выше), а также с системами, что развиваются со временем.
#Cirno #Science #IT@cirno_nb
Мы в VK: https://vk.com/cirno_nb
