Former des agents d’IA avec l’apprentissage par renforcement

Une partie intégrante de toute configuration d’apprentissage par renforcement consiste à fournir aux agents RL un environnement simulé fiable. Ceci est mieux accompli en utilisant un logiciel de simulation puissant et polyvalent avec des connexions rapides, cohérentes et rationalisées aux algorithmes RL. Pour les experts ou les chercheurs qui souhaitent utiliser les modèles AnyLogic comme environnement de formation pour l’apprentissage par renforcement, trois services sont disponibles : l’API interactive d’AnyLogic Cloud, les plates-formes tierces pour la RL automatisée et la bibliothèque ALPyne.

Cas d’utilisation Flux de travail et outils

Cas 1 : Contrôle optimal de systèmes dynamiques complexes

Une partie intégrante de toute configuration d’apprentissage par renforcement consiste à fournir aux agents d’IA un environnement simulé fiable. Ceci est mieux accompli en utilisant un puissant logiciel de simulation à usage général avec des connexions rapides, cohérentes et rationalisées aux algorithmes RL. Les politiques apprises des formations peuvent éventuellement être déployées dans le système réel à partir duquel le modèle de simulation a été construit.

Cas 2 : Vérifier et valider le modèle de simulation

At its core, the reinforcement learning training process is comprised of an artificial explorer that examines and scrutinizes all corners of a simulation environment. With an appropriate reward schema, this mechanism could be used to partially automate some commonly repetitive aspects of the verification and validation process, allowing more thorough testing of the robustness and fidelity of the simulation model. Although this approach is still at its infancy, it has the potential to become an integral part of the verification and validation process for all types of models.

Cas 3 : Comparaison de l’efficacité et des performances de différents algorithmes RL

Il existe des référentiels d’environnements RL standardisés permettant aux chercheurs de tester et de comparer leurs algorithmes sur des terrains de jeu comparables. Cependant, ces environnements largement utilisés n’offrent pas la variété et la complexité qui sont courantes dans les systèmes simulés réels. Une plate-forme de simulation à usage général peut fournir des environnements de formation sophistiqués qui peuvent être facilement personnalisables, tout en offrant différents niveaux de complexités et de complications qui sont uniques dans chaque industrie et scénario appliqué.

Cas 4 : Servir de mesure de comparaison pour évaluer l’efficacité des politiques conçues par l’homme

Les analystes peuvent choisir, concevoir ou organiser toutes sortes de solutions basées sur des règles, algorithmiques ou heuristiques. Avoir accès à une solution de base, sous la forme d’une politique d’apprentissage par renforcement, est extrêmement précieux pour faire la lumière sur l’efficacité des solutions organisées et façonnées manuellement - en particulier lorsque ces solutions sont destinées à des scénarios où un optimum absolu est inatteignable.

Flux de travail et outils

Pour les experts ou les chercheurs qui souhaitent utiliser les modèles AnyLogic comme environnement de formation pour l’apprentissage par renforcement, trois services sont disponibles : l’API interactive d’AnyLogic Cloud, les plates-formes tierces pour la RL automatisée et la bibliothèque ALPyne.

Ces trois options utilisent RLExperiment comme connexion principale au modèle de simulation, ce qui signifie que le modèle peut facilement être porté vers l’une des autres options. Cela vous donne le choix de commencer par l’option la plus pratique ou la plus pertinente pour votre cas d’utilisation spécifique. Au fur et à mesure que votre projet se développe, vous pouvez facilement migrer vers un flux de travail différent et plus approprié.

AnyLogic Cloud et son API interactive
Environnement RL automatisé
Connection avec ALPyne

AnyLogic Cloud et son API interactive

Téléchargez le modèle de simulation dans AnyLogic Cloud et utilisez l’API cloud interactive pour communiquer avec les cadres d’IA attribués par l’utilisateur.

Cette option s’adresse aux experts disposant d’un code de formation RL défini manuellement qui souhaitent s’entraîner à l’aide d’environnements de simulation hébergés sur AnyLogic Cloud. Les propriétaires d’AnyLogic Private Cloud ont accès à une API Python interactive qui se charge d’exécuter les modèles sur une plate-forme évolutive basée sur un serveur.

Environnement RL automatisé

Téléchargez (ou connectez) le modèle de simulation dans un environnement RL automatisé de formation et de développement.

AnyLogic collabore activement avec des pionniers de la RL automatisée - Microsoft Project Bonsai & Pathmind - pour rationaliser le processus d’établissement et d’exécution de formations RL dans des applications appliquées. Ces plates-formes automatisées permettent aux utilisateurs finaux de s’éloigner du processus fastidieux de recherche des meilleurs algorithmes d’apprentissage par renforcement et des meilleurs paramètres d’entraînement. Cela permet aux experts en la matière, qui recherchent des plates-formes pratiques et évolutives, de bénéficier d’un apprentissage par renforcement sans avoir besoin d’un diplôme en informatique.

Connection avec ALPyne

Connectez les modèles AnyLogic exportés et communiquez avec les cadres d’IA dans un environnement Python local via ALPyne.

Pour ceux qui souhaitent tester le fonctionnement d’une configuration RL organisée manuellement avec un modèle AnyLogic sur une machine locale, ALPyne fournit un moyen de le faire. Ce package basé sur Python vous permet de communiquer avec un modèle AnyLogic exporté à partir de RLExperiment. ALPyne suit une API similaire à l’API interactive d’AnyLogic Cloud, offrant la possibilité de passer à une configuration plus évolutive avec un minimum de refactorisation.