Мы изучаем нейросимволические подходы к глубокому RL, которые сочетают в себе сильные стороны искусственного интеллекта, управляемого данными, с возможностями человекоподобных символических знаний и рассуждений.
Ожидается, что нейросимволические подходы позволят совместно создавать модели/политику с экспертами в предметной области (SME) путем фиксации новых знаний в предметной области в символической форме.

Мы исследуем логические нейронные сети (LNN), в которых каждый нейрон имеет явное значение как часть формулы во взвешенной логике с действительными значениями. Кроме того, модель дифференцируема, а обучение помогает узнавать новые факты и делает сеть устойчивой к противоречащим фактам.

В представленном исследовании мы используем логические оптимальные действия (LOA), структуру NS RL, основанную на LNN, для обучения агентов RL выбирать экспериментальные условия для синтеза спин-на-стекле (SOG) с заданными целевыми значениями экспериментальных результатов. SOG основан на тетраэтилортосиликате в качестве предшественника и со-прекурсорах, таких как фенилтриэтоксисилан. Экспериментальные степени свободы включают температуру, время реакции, соотношение предшественник/сопрекурсор, общую концентрацию со-/предшественника, соотношение вода/предшественник и соотношение катализатор/предшественник.

Мы занимаемся обучением обобщаемых агентов, которые учатся ориентироваться в абстрактном пространстве экспериментов, связанных с синтезом SOG, чтобы находить условия реакции, которые дают материалы с желаемыми свойствами. Мы проверяем и тестируем предлагаемый подход NS RL, запустив синтез в лаборатории в соответствии с прогнозами агента ИИ.

Запись: https://youtu.be/8I3s3hJkgGw
Презентация: https://drive.google.com/file/d/1VHEHNlz0txOi4p45TmWMk7mFe3jN1w5k/view?usp=sharing

The post Научно-технический вебинар “Рекомендация экспериментов по открытию полимеров и нейросимволическому обучению с подкреплением” first appeared on Компания НТР.

Дополнительные материалы:
https://www.researchgate.net/publication/358749689_History_Matching_and_Uncertainty_Quantification_of_Reservoir_Performance_with_Generative_Deep_Learning_and_Graph_Convolutions

Запись и презентация скоро

The post Научно-технический вебинар «Использование графовых свёрток и генеративного глубокого обучения для адаптации геологических моделей» first appeared on Компания НТР.

Больше информации: https://userstory.ru/blog/pharma-d2c

Запись дискуссии: https://www.youtube.com/watch?v=omdNhHBiFMw&feature=youtu.be

The post Открытая онлайн-дискуссия на тему: “Приведет ли легализация дистанционной продажи лекарств к формату D2C?” first appeared on Компания НТР.