・Facebook AIの研究者は、DD-PPOという名前の新しい強化学習アルゴリズムを開発しました。
・このアルゴリズムは、コンパスデータ、RGB-Dカメラ、GPSのみを使用して、複雑な環境においてのナビゲーションが可能です。
物理世界とスマートに対話する知能機械の開発は、AIコミュニティにおける長期の目標です。主な挑戦は、これらの機械が複雑でよく分からない環境で、地図を使わずに、効率的なナビゲートができるようにすることです。
通常、現実の世界地図は、構造の変化や物の移動によって、一か月以内には時代遅れのものとなります。よって、地図なしでナビゲート可能なAIの構築が、必要不可欠と言えるでしょう。
これらのことを念頭に置いて、Facebook AIの研究者は、コンパスデータ、RGB-Dカメラ、およびGPSのみを使用して、ポイントゴールナビゲーションタスクを効果的に解決する新しい強化学習（RL）アルゴリズムを開発しました。この大きなスケールのアルゴリズムは、DD-PPO（分散分散型の近位ポリシーの最適化）と名づけられました。
新しいRL分散アーキテクチャは、十分に拡張可能です
現在、機械学習ベースのシステムは、さまざま
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