Forscher entwickelt robuste KI durch adversariele Verstärkungslernen
Eine spannende neue Methode zur Entwicklung robuster KI-Systeme wurde von Aryaman Reddi, einem PhD-Studenten an der Technischen Universität Darmstadt, entwickelt. Durch das Training von Systemen unter schwierigen und feindlichen Bedingungen können diese nun widerstandsfähiger gemacht werden. Ein Beispielprojekt beinhaltet das Training von Robotern, die gegen einen gegnerischen Agenten in simulierten ungünstigen Umgebungen wie Eis oder Wind antreten. Reddi untersucht auch, wie KI-Agenten durch verbesserte Kommunikation effizienter zusammenarbeiten können. Diese Forschung könnte zu Systemen führen, die sowohl als Team als auch in schwierigen Szenarien effektiv handeln können.
Die Herausforderung, eine solide mathematische Grundlage für KI-Forschung zu schaffen, ist für Reddi ein weiterer wichtiger Aspekt. Viele der heutigen maschinellen Lernmethoden basieren auf vagen Ideen ohne eine solide mathematische Grundlage, was zu Unsicherheiten in der Anwendung und Fehlerbehebung führt. Reddi möchte daher eine einfache und allgemeine Methode entwickeln, die von anderen Forschern in Multi-Agenten-Projekten implementiert und erklärt werden kann.
Die Zusammenarbeit im hessian.AI-Forschungsnetzwerk spielt eine entscheidende Rolle für Reddis Arbeit. Durch den Austausch mit Forschern aus verschiedenen Bereichen hat er sein Wissen erweitert und neue Perspektiven für seine Forschung gewonnen. Reddi betont auch die potenziellen sozialen Vorteile seiner Forschung, insbesondere den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen in Bereichen wie Verkehrsfluss und Kommunikationsnetzwerken, um effizientere und umweltfreundlichere Lösungen zu finden. Er hofft zudem, dass seine Forschungsergebnisse anderen Wissenschaftlern helfen werden, effizientere Algorithmen zu entwickeln und somit einen größeren Einfluss auf das Gebiet der künstlichen Intelligenz zu haben.
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Aryaman Reddi ist ein PhD-Student, der an multi-agent reinforcement learning und Spieltheorie arbeitet.
- Er hat seinen Bachelor- und Masterabschluss in Information and Computer Engineering an der renommierten University of Cambridge absolviert.
- Reddi hat praktische Erfahrungen bei ARM gesammelt, wo er an der Optimierung von neuronalen Netzwerken für Anwendungen wie Gesichtserkennung auf mobilen Geräten gearbeitet hat.
- Derzeit forscht er an der Technischen Universität Darmstadt und konzentriert sich auf die Entwicklung von multi-agent systems, die komplexe Probleme effizienter lösen können.
- Reddi beschäftigt sich auch mit der Suche nach mathematischen Grundlagen für KI-Forschung und strebt an, einfachere und allgemeinere Algorithmen zu entwickeln, die von anderen Forschern implementiert und erklärt werden können.
Ganzen Artikel lesen: https://hessian.ai/how-adversarial-reinforcement-learning-trains-robust-ai/