DeepMind открыла код среды Lab2D для обучения нейросетей
DeepMind представила программную систему Lab2D с открытым исходным кодом. Она предназначена для создания 2D-сред с целью исследований в области ИИ и машинного обучения. Разработчики заявили, что Lab2D была создана с учетом потребностей исследователей в области глубокого обучения с подкреплением.
В DeepMind утверждают, что суть 2D-среды понять легче, чем 3D-среды, а абстракция может облегчить создание концепций ИИ. Плюс, 2D-миры значительно менее ресурсоемкие и обычно не требуют специального оборудования, в том числе, графических процессоров.
Lab2D — это платформа, облегчающая создание двумерных, многоуровневых, дискретных сред «сеточного мира» в которых перемещаются фигуры, похожие на шахматные. Она поддерживает одновременное взаимодействие нескольких игроков в этой среде, они могут управляться человеком или компьютером.
В Lab2D есть несколько механизмов управления внутренней средой. Простейший — наблюдение, которое позволяют исследователям добавлять определенную информацию из окружающей среды на каждом этапе. Второй механизм — событийный, когда сценарий запускается при определенных условиях. Наконец, есть API свойств, который позволяет читать и записывать параметры среды.
DeepMind утверждает, что Lab2D — это шаг к «надежным» платформам моделирования, которые могут обеспечить обучение и измерение систем ИИ в любом масштабе.
Ранее DeepMind выпустила OpenSpiel, набор инструментов для обучения ИИ для видеоигр.
См. также:
