Обучайте ИИ-агентов с помощью Project Bonsai от Microsoft

Вы можете использовать глубокое обучение с подкреплением и машинное обучение от Project Bonsai для практических коммерческих целей. В результате работы с Microsoft мы разработали простой коннектор, с помощью которого модели Anylogic подключаются к платформе Bonsai. Это новый способ использования бизнес-ориентированных имитационных моделей. Он открывает возможности для применения адаптивного управления и глубокого обучения с подкреплением для производства и операционной деятельности. Теперь бизнес-аналитики и инженеры могут пользоваться всеми преимуществами работы с искусственным интеллектом, не становясь специалистами по обработке и анализу данных.

Обучение с подкреплением основано на представлении задач в виде Марковских процессов принятия решений. Их суть в том, что ИИ-агент учится всегда выбирать наилучшее решение для текущего состояния системы. В случае динамических систем со случайными событиями обучение с вознаграждением может работать эффективнее других классических подходов.

Project Bonsai позволяет профильным специалистам без опыта в сфере искусственного интеллекта применить свои экспертные знания в работе с ИИ-моделью и научить её решать практические бизнес-задачи. Благодаря комбинации машинного обучения и глубокого обучения с подкреплением компании могут создавать ИИ-модели, способные оптимизировать и автоматизировать системы реального мира.

AnyLogic является лидером на рынке продуктов для имитационного моделирования (ИМ) в бизнесе. Ведущие компании из разных отраслей используют его для решения задач высокой сложности. Теперь же возможности глубокого обучения с подкреплением и машинного обучения в рамках Project Bonsai выводят ИМ на новый уровень: вы можете создавать цифровые решения, основанные на имитационном моделировании и принципах адаптивного управления.

Подключение модели AnyLogic к платформе Project Bonsai

Чтобы вам было проще превращать имитационные модели в обучающие среды (тренажеры) для ИИ-агентов в Project Bonsai, мы добавили новый тип эксперимента «RLExperiment» для обучения с подкреплением во все версии AnyLogic (Professional, Researcher и бесплатную Personal Learning Edition).

Эксперимент «RLExperiment» содержит элементы, необходимые для связи вашей имитационной модели с платформой Bonsai: начальную конфигурацию и конечное состояние для каждого тренировочного эпизода, а также состояние модели и действия для каждого шага эпизода.

Работа с моделями AnyLogic в Project Bonsai

Демо-модели

Ниже представлены две демо-модели AnyLogic, которые можно использовать в качестве учебной среды (тренажера) в Project Bonsai. Обе модели готовы для обучения ИИ-агентов и доступны для скачивания по ссылкам ниже. Полная документация содержится в сопутствующем файле README.md.

01
Модель расчета себестоимости по видам деятельности

Упрощенная модель производства, где себестоимость продукции рассчитывается и анализируется с помощью метода расчета затрат по видам деятельности. Каждый поступающий продукт захватывает необходимые ресурсы, обрабатывается, перемещается по конвейерам, а затем освобождает ресурсы. Затраты на производство продукции разбиваются на несколько категорий для анализа и оптимизации. Цель моделирования – снизить себестоимость продукта, при этом сохранив высокие объемы производства.

Скачать
02
Доставка продукции

Цепь поставок включает в себя три производственных предприятия и пятнадцать распределительных центров, которые заказывают произвольное количество товара каждые 2-10 дней. Получив заказ от распределительного центра, каждое предприятие начинает производить количество товара, необходимое для выполнения заказа (если его недостаточно в текущем запасе). После этого оно отправляет товар заказчику. Цель моделирования – выработать политику, позволяющую одновременно минимизировать себестоимость продукции и среднее время доставки. Для этого модель варьирует такие параметры, как статус распределительного центра (открыто/закрыто), количество грузовых машин в его парке и объем выпускаемого товара.

Скачать

Имитационное моделирование для обучения и тестирования ИИ – набор материалов

Модели AnyLogic хорошо подходят для обучения и тестирования ИИ при решении бизнес-задач. Универсальность и уникальные возможности многоподходного моделирования делают AnyLogic мощным инструментом для машинного обучения, который зарекомендовал себя среди ведущих компаний из разных отраслей. Благодаря возможности работать с моделью в облачной среде с открытым API и другим преимуществам AnyLogic сегодня способствует стремительному развитию ИИ. Подробнее о том, как использовать AnyLogic в машинном обучении – в материалах и аналитической статье на английском, которые вы получите на электронную почту.

Обучайте ИИ-агентов с помощью Project Bonsai от Microsoft

Подключение модели AnyLogic к платформе Project Bonsai

Демо-модели

Модель расчета себестоимости по видам деятельности

Доставка продукции

Имитационное моделирование для обучения и тестирования ИИ – набор материалов