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瑞士電子和微技術(shù)中心的工程師們開發(fā)了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以降低能源消耗，并允許人工智能（Ai) 執(zhí)行一度被認(rèn)為過于敏感的任務(wù)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)限制

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，ReinforcementLearning) 是人工智能的一個(gè)重要方面，它通過學(xué)習(xí)過去的經(jīng)驗(yàn)不斷地改進(jìn)自己。然而，這種技術(shù)通常很難應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中的場(chǎng)景和情況，例如訓(xùn)練氣候控制系統(tǒng)。像這樣的應(yīng)用不能處理溫度的急劇變化，而這將通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。

這是 CSEM 工程師們正在研究的問題，也是他們想出新方法的時(shí)候。工程師們已經(jīng)證明，簡(jiǎn)化的理論模型首先可以用來訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，然后他們將轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。這使得機(jī)器學(xué)習(xí)過程在到達(dá)實(shí)際系統(tǒng)時(shí)更加準(zhǔn)確，從以前的嘗試和錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)理論模型。這意味著，使用氣候控制技術(shù)解決這個(gè)問題，實(shí)際系統(tǒng)不會(huì)劇烈波動(dòng)。

皮埃爾·讓·阿萊特（Pierre-Jean-Alet) 是 CSEM 智能能源系統(tǒng)研究（CSEM) 的負(fù)責(zé)人，也是該研究的共同作者。

這就像在開車前學(xué)習(xí)駕駛手冊(cè)一樣，"亞歷特說。" 通過這一培訓(xùn)前的步驟，計(jì)算機(jī)建立了一個(gè)可用的知識(shí)庫，這樣他們就不會(huì)在尋找正確答案的同時(shí)盲目飛行。

減少能源消耗

這一新方法最重要的方面之一是，它可以將能耗降低 20% 以上。工程師們?cè)谝蛔?100 間房的建筑中測(cè)試了暖通空調(diào)（HVAC) 系統(tǒng)的使用方法。

工程師們依賴于三個(gè)步驟。第一步是訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí) "虛擬模式"，這是基于簡(jiǎn)單的公式來解釋建筑物的行為。然后將真實(shí)的建筑數(shù)據(jù)，如溫度、天氣狀況和其他變量輸入到計(jì)算機(jī)中，從而進(jìn)一步提高培訓(xùn)的準(zhǔn)確性和針對(duì)性。最后一步是讓計(jì)算機(jī)運(yùn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，最終為暖通空調(diào)系統(tǒng)找到最佳解決方案。

CSEM 工程師開發(fā)的新方法可能會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生重大影響。過去通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)而被視為 "不可接觸" 的許多應(yīng)用程序，例如那些波動(dòng)較大的應(yīng)用，現(xiàn)在可以用新的方式來處理。這將減少能源消耗，降低財(cái)務(wù)成本和許多其他好處。