En introduksjon til Reinforcement Learning: Hva er det, og hva kan det brukes til?

Er du nysgjerrig på hvordan maskiner kan lære av erfaring og forbedre seg over tid? Hos Digel tror vi at Reinforcement Learning (RL) kan være et godt rammeverket for å optimalisere industrielle prosesser. I dette blogginnlegget vil jeg gi deg en enkel introduksjon til RL, hvordan det fungerer, hva som skiller det fra andre maskinlæringsmetoder, og noen bruksområder.

De tre hovedtypene maskinlæring

Innenfor maskinlæringsverdenen (ML) kategoriserer vi vanligvis læringsmetoder i tre klasser: 'Supervised Learning', 'Unsupervised Learning', og RL.

I 'Supervised Learning' (veiledet læring) brukes et datasett som kartlegger innganger til riktige utganger for å trene AI-agenten. Veiledet læring brukes ofte til bildeklassifisering, f.eks. klassifisering av dyr i bilder. Datasettet som brukes til å trene dyreklassifiseringsagenten vil typisk bestå av bilder av et bredt spekter av arter, hver enkelt merket med artsnavnet. Dette er grunnen til at vi kaller det veiledet læring, siden læringsprosessen styres av en 'veileder' som gir riktige svar for hvert eksempel i treningsdataene. AI-agenten lærer å assosiere inngangsbilder med de riktige navnene, og forbedrer sin nøyaktighet over tid.

På den andre siden er 'Unsupervised Learning' (uovervåket læring) et sett metoder som prøver å identifisere mønstre og relasjoner i dataene. En typisk 'unsupervised' læringstilnærming er klyngingsanalyse, dvs. å gruppere lignende datapunkter sammen. Hvis vi fortsetter med vårt eksempeldatasett bestående av dyrearter, kan vi omformulere klassifiseringsproblemet til et uovervåket læringsproblem hvor vi finner likheter mellom arter fra bildene uten forhåndskunnskap om dyrenavnene.

Med RL lærer AI-agenten ved å samhandle med miljøet sitt. Agenten mottar tilbakemelding fra miljøet i form av belønninger eller straffer basert på sine handlinger. Gjennom prøving og feiling prøver agenten å maksimere sine belønninger over tid (og minimere straffer) for å finne den optimale handlingen den bør ta i en gitt tilstand. Hvis vi fortsetter med våre dyretematiske eksempler, kan vi prøve å trene en RL-agent til å overleve i naturen. Agenten vil motta en belønning for hvert møte med et dyr hvor agenten overlever, og vil motta en straff for møter med rovdyr som spiser agenten. Ved å simulere nok møter med forskjellige arter, vil agenten lære å unngå et sett med arter.

De grunnleggende komponentene i alle 'reinforcement learning'-arkitekturer består av en agent som samhandler med et miljø.

RL vs. kontrollteori

Som eksemplifisert i forrige avsnitt, trenes RL-agenter til å ta sekvenser av handlinger som maksimerer en slags kumulativ belønning. I RL-litteraturen refererer man ofte til beslutningsfunksjonen som agentens 'policy'. Målet er å optimalisere 'policyen' på en slik måte at den maksimerer agentens belønning når den samhandler med miljøet. Med andre ord kan problemene som løses av RL også formuleres som kontrollproblemer. 'Policyen' som kontinuerlig oppdateres for hver simuleringssyklus kan betraktes som kontrolloven som brukes for å ta optimaliserte handlinger i miljøet. Hovedforskjellen mellom tradisjonell kontrollteori og RL er at RL innebærer adaptiv læring fra interaksjoner, mens kontrollteori vanligvis innebærer forhåndsdesignede kontrollere basert på systemmodeller. RL utmerker seg i komplekse, usikre, dynamiske miljøer hvor læring fra erfaring er avgjørende.

Hvor brukes RL i dag?

RL brukes for eksempel for å forbedre forslagssystemer innenfor netthandel. Ved å analysere brukeradferd og tilbakemeldinger kan RL-algoritmer lære å foreslå produkter som er mer sannsynlige å interessere brukeren, og dermed forbedre brukeropplevelsen og øke salget. For eksempel kan et RL-basert anbefalingssystem foreslå nye produkter basert på tidligere kjøp og nettleserhistorikk, og kontinuerlig forbedre sine forslag etter hvert som det lærer mer om brukerens preferanser.

I spillindustrien har RL ført til betydelige fremskritt, spesielt i utviklingen av sofistikert spill-AI. AlphaGO, utviklet av DeepMind, er et godt eksempel hvor RL gjorde det mulig for AI å mestre det brettspillet Go, og til og med beseire verdensmestere. På samme måte har RL-teknikker blitt brukt på Atari-spill, slik at AI-agenter kan lære og mestre disse spillene gjennom prøving og feiling, og utklasser ofte de beste menneskelige spillerne.

AlphaGo av Deepmind brukte RL-metoder for å slå den tidligere verdensmesteren i Go, Lee Sedol.

RL-tilnærminger er også trendy innen robotikk og utvikling av autonome kjøretøy. I robotikk brukes RL for å lære roboter å utføre komplekse oppgaver som manipulering av objekter, navigasjon og menneske-robot-interaksjon. For autonome kjøretøy hjelper RL i beslutningsprosesser, slik at kjøretøyet kan navigere gjennom dynamiske miljøer, unngå hindringer og optimalisere ruter basert på sanntidsdata.

Generative AI-modeller, som de som brukes til å skape kunst, musikk eller tekst, drar nytte av RL ved å inkludere menneskelig tilbakemelding for å finjustere sine utganger. RL gjør det mulig for disse modellene å justere sine generasjonsstrategier basert på belønninger eller straffer mottatt fra menneskelige interaksjoner. Denne tilnærmingen fører til mer nyanserte og høyere kvalitet utganger som bedre samsvarer med menneskelige preferanser og kreativitet.

Fremtidig bruk av RL

Jeg spår at RL vil bli stadig mer innflytelsesrik i ulike industrielle sektorer i løpet av de kommende årene, spesielt innen områder som energi, industrielle prosesser og produksjon.

I energisektoren kan RL optimalisere styringen av smarte nett og fornybare energikilder. Ved å lære av sanntidsdata kan RL-algoritmer forbedre energieffektiviteten, redusere kostnader og sikre pålitelig energidistribusjon. For eksempel kan RL dynamisk justere balansen mellom tilbud og etterspørsel i smarte nett, optimalisere driften av vind- og solkraftverk, og forbedre energilagringssystemer. RL's evne til å tilpasse seg sanntidsendringer og optimalisere beslutninger i komplekse miljøer gjør det spesielt nyttig i energisektoren, hvor forhold og etterspørsel kan svinge raskt.

RL har potensial til å transformere styring av industrielle prosesser, for eksempel karbonfangst. RL-algoritmer kan optimalisere parameterne til karbonfangstsystemer for å maksimere CO2-fangst og minimere kostnader. Ved å lære av operasjonelle data kan RL forbedre ytelsen til karbonfangstteknologier, gjøre dem mer effektive i å redusere klimagassutslipp. RLs adaptive læringsevner gjør det i stand til å håndtere dynamikken i distribuerte industrielle prosesser, noe som fører til mer effektive og bærekraftige operasjoner.

I produksjon kan RL brukes på tvers av ulike stadier av produksjonslinjen, fra montering til vedlikehold. RL-algoritmer kan hjelpe roboter med å lære nye oppgaver, optimalisere arbeidsflyter og sikre presisjon i repeterende oppgaver. Prediktivt vedlikehold drevet av RL kan forutse utstyrsfeil, planlegge tidsriktige inngrep og forhindre kostbare sammenbrudd. Dette forbedrer ikke bare effektiviteten, men forlenger også levetiden til maskineriet. Prøving-og-feiling-tilnærmingen til RL muliggjør kontinuerlig forbedring og tilpasning til endrede forhold, noe som gjør det uvurderlig i dynamiske produksjonsmiljøer.

Konklusjon

Reinforcement Learning er et krafig rammeverk innenfor maskinlæring som lærer og forbedrer seg over tid ved å samhandle med miljøet. Det har stort potensial til å løse komplekse problemer og tilpasse seg dynamiske situasjoner. Følg med på fremtidige blogginnlegg hvor vi vil dykke dypere inn i den fascinerende RL-verdenen!