Dans une nouvelle thèse en mathématiques, Björn Lindenberg montre comment l'apprentissage par renforcement en IA peut être utilisé pour créer des stratégies efficaces de prise de décision autonome dans divers environnements. Des systèmes de récompense peuvent être développés pour renforcer un comportement correct, comme trouver des stratégies de tarification optimales pour les instruments financiers ou contrôler les robots et le trafic réseau.

L'apprentissage par renforcement est une partie de l'IA où un décideur numérique, connu sous le nom d'agent, apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de la qualité de ses actions.

L'agent reçoit des récompenses et des punitions dans le processus d'apprentissage en agissant dans un environnement et en recevant des commentaires basés sur ses actions. En maximisant les récompenses et en minimisant les punitions, l'IA apprend progressivement à effectuer les actions souhaitables et à améliorer ses performances dans la tâche donnée.

"Mes recherches portent sur l'apprentissage par renforcement où un agent est placé dans un environnement. L'agent observe l'état de l'environnement à chaque étape, de la même manière que nous, les humains, percevons notre environnement. Cela pourrait, par exemple, être la position de l'échiquier, la vidéo entrante des images, des données industrielles ou des données de capteur d'un robot », déclare Björn Lindenberg, Ph.D. en mathématiques au Département de mathématiques de l'Université Linnaeus.

L'apprentissage par renforcement forme l'IA à la prise de décision autonome. L'objectif est de développer des algorithmes et des modèles qui aident l'agent à prendre les meilleures décisions. Ceci est réalisé grâce à des algorithmes d'apprentissage qui prennent en compte les expériences antérieures de l'agent et améliorent ses performances au fil du temps.

Il existe de nombreuses applications pour l'apprentissage par renforcement, telles que la théorie des jeux, la robotique, l'analyse financière et le contrôle des processus industriels.

"L'agent prend des décisions en choisissant une action parmi une liste d'options, comme déplacer une pièce d'échecs ou contrôler un mouvement de robot. Ces choix peuvent alors affecter l'environnement et créer une nouvelle situation de jeu aux échecs ou fournir de nouvelles valeurs de capteur pour un robot. ", déclare Björn Lindenberg.

Un nouveau modèle mathématique améliore la fiabilité du processus d'apprentissage

Dans sa thèse, Lindenberg a développé un modèle d'apprentissage par renforcement profond avec plusieurs agents simultanés, qui peut améliorer le processus d'apprentissage et le rendre plus robuste et efficace. Il a également étudié le nombre d'itérations, c'est-à-dire de tentatives répétées, nécessaires pour qu'un système devienne stable et fonctionne bien.

"L'apprentissage par renforcement profond progresse au même rythme que les autres technologies d'IA, c'est-à-dire très rapidement. Cela est largement dû à l'augmentation exponentielle de la capacité matérielle, ce qui signifie que les ordinateurs deviennent de plus en plus puissants, ainsi qu'aux nouvelles connaissances sur les architectures de réseau", Lindenberg continue.

Plus les applications deviennent complexes, plus les mathématiques avancées et l'apprentissage en profondeur sont nécessaires dans l'apprentissage par renforcement. Ce besoin est évident dans la promotion de la compréhension des problèmes existants et la découverte de nouveaux algorithmes.

« Les méthodes présentées dans la thèse peuvent être intégrées dans une variété d'applications d'IA décisionnelles qui, que nous en soyons conscients ou non, deviennent une partie de plus en plus répandue de notre vie quotidienne », conclut Lindenberg.