Было удивительно и странно видеть СТОЛЬКО пересечений. Цитаты:
1. От детерминированных моделей к обучению с подкреплением
Главное отличие нового подхода ... в переходе к обучению с подкреплением (Reinforcement Learning).
RL-агенты не требуют явной модели. Они обучаются на исторических данных и симуляторах, «пробуя» разные стратегии управления для максимизации целевой функции.
2. Решение проблемы «затухания» APC (Benefit Erosion)
Конвергенция с AI превращает APC из статичного проекта в самообучающийся сервис.
3. APC как «Генератор данных» для AI
Современные системы начинают использовать APC для «умного возбуждения» процесса (smart excitation), чтобы собрать данные для обучения AI, не нарушая при этом технологических границ и безопасности.
...
5. Смена роли инженера: от «моделиста» к «куратору»
Раньше инженер APC тратил 80% времени на идентификацию моделей (рисование кривых отклика). Теперь фокус смещается на проектирование функции вознаграждения (Reward Function Design). ..., а AI сам найдет путь к этой цели.
Пункт 4 пропустил, потому что об этом еще два года назад говорили.
Здорово, что мы на передовой технологий. Здорово видеть подтверждение ОТТУДА правильности принятых нами решений. Не хочется шутить про пророка в своем Отечестве.
Мы есть в MAX
