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强化学习

准确率82.5%，设计多药理学化合物，加州大学开发新AI平台设计未来抗癌药物

准确率82.5%，设计多药理学化合物，加州大学开发新AI平台设计未来抗癌药物
编辑 | 萝卜皮多药理学药物（可以同时抑制多种蛋白质的化合物）在治疗癌症等重大疾病方面有着重要应用，但非常难以设计。为了应对这一挑战，加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了 POLYGON，这是一种基于生成强化学习的多药理学方法，可以模拟药物发现最早阶段所涉及的耗时化学过程。POLYGON 嵌入化学空间并对其进行迭代采样，从而生成新的分子结构；这些药物的回报是预期能够抑制两个蛋白质靶标中的每一个，并且具有药物相似性和易于合成的特点。在超过 100,000 种化合物的结合数据中，POLYGON 能够正确识别多药理学相互
5/23/2024 7:00:00 PM
ScienceAI
扩散模型如何构建新一代决策智能体？超越自回归，同时生成长序列规划轨迹

扩散模型如何构建新一代决策智能体？超越自回归，同时生成长序列规划轨迹
设想一下，当你站在房间内，准备向门口走去，你是通过自回归的方式逐步规划路径吗？实际上，你的路径是一次性整体生成的。近期的研究表明，采用扩散模型的规划模块能够同时生成长序列的轨迹规划，这更加符合人类的决策模式。此外，扩散模型在策略表征和数据合成方面也能为现有的决策智能算法提供更优的选择。来自上海交通大学的团队撰写的综述论文《Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey》梳理了扩散模型在强化学习相关领域的应用。综述指出现有强化学习算法面临长序列规划误差累积、
3/11/2024 11:46:00 AM
机器之心
20分钟学会装配电路板！开源SERL框架精密操控成功率100%，速度三倍于人类

20分钟学会装配电路板！开源SERL框架精密操控成功率100%，速度三倍于人类
现在，机器人学会工厂精密操控任务了。近年来，机器人强化学习技术领域取得显著的进展，例如四足行走，抓取，灵巧操控等，但大多数局限于实验室展示阶段。将机器人强化学习技术广泛应用到实际生产环境仍面临众多挑战，这在一定程度上限制了其在真实场景的应用范围。强化学习技术在实际应用的过程中，任需克服包括奖励机制设定、环境重置、样本效率提升及动作安全性保障等多重复杂的问题。业内专家强调，解决强化学习技术实际落地的诸多难题，与算法本身的持续创新同等重要。面对这一挑战，来自加州大学伯克利、斯坦福大学、华盛顿大学以及谷歌的学者们共同开发
2/21/2024 2:40:00 PM
机器之心