«Электромеханикалық жүйелерді оңтайландыру және автономды навигация үшін күшейтілген терең оқытудың интегративті жетістіктері»​

Жоба жетекшісі: Жолтаев Дархан Муратович

Қаржыландыру көзі: «Жас ғалым» жас ғалымдардың жобасы бойынша ГҚ

Мақсаты: ​​ Мақсат-күшейту арқылы терең оқыту алгоритмдерін жетілдіру (GPA) қолдану сұйық нейрондық желілер (LNG) және үлкен тілдік модельдер (MBI), неғұрлым бейімделгіш және тиімді GPA жүйелерін құру. Бұл алгоритмдер күрделі электромеханикалық жүйелерде, жүйенің тиімділігі мен оның динамикалық ортаға бейімделуінде тексеріледі.

Іске асыру жылдары: 2024–2026​

Қаржыландыру көлемі: 29 858 850 теңге​​​

1. TD3 және depth камерасына негізделген офлайн навигация жүйесін әзірлеу;
2. Марапаттау функциясын жобалау және оңтайландыру;
3. Оқыту және стресс-тестілеу үшін симуляциялық ортаны жақсарту.

TD3 күшейтілген терең оқыту алгоритмін және қоршаған ортаны үш өлшемді қабылдауды қамтамасыз ететін depth камерасын пайдалана отырып, мобильді роботтың автономды навигация жүйесі әзірленді. Мақсатқа дейінгі қашықтықты, кедергілерден аулақ болуды және қозғалыстың тегістігін ескере отырып, тиімді марапаттау функциясы әзірленді, бұл оқуды тездетуге және агенттің мінез-құлқының тұрақтылығын арттыруға мүмкіндік берді. Сондай-ақ стресс-тестілеу және модельдің жалпылау қабілетін арттыру үшін қажетті динамикалық кедергілер мен нақты жағдайларды қосу арқылы модельдеу ортасы жақсартылды.

• * Модельдеуді қолдана отырып, электромеханикалық жүйелерде күшейту арқылы терең оқытуды қолдана отырып, алгоритм тұжырымдамалық түрде тексеріліп, жетілдірілді.
• * Модельдеуді күшейте отырып, терең оқытудың дәлелденген және жетілдірілген алгоритмі алынды және оны аппараттық құралдарда жүзеге асыру басталды.