We describe ACE0, a lightweight platform for evaluating the suitability and viability of AI methods for behaviour discovery in multiagent simulations. Specifically, ACE0 was designed to explore AI methods for multi-agent simulations used in operations research studies related to new technologies such as autonomous aircraft. Simulation environments used in production are often high-fidelity, complex, require significant domain knowledge and as a result have high R&D costs. Minimal and lightweight simulation environments can help researchers and engineers evaluate the viability of new AI technologies for behaviour discovery in a more agile and potentially cost effective manner. In this paper we describe the motivation for the development of ACE0.We provide a technical overview of the system architecture, describe a case study of behaviour discovery in the aerospace domain, and provide a qualitative evaluation of the system. The evaluation includes a brief description of collaborative research projects with academic partners, exploring different AI behaviour discovery methods.


翻译:我们描述ACE0,这是一个用于评价AI在多试剂模拟中的行为发现方法是否适当和可行的轻量级平台,具体地说,ACE0旨在探索AI在与自主飞机等新技术有关的操作研究中使用的多试剂模拟方法,生产中使用的模拟环境往往非常虚伪、复杂、需要大量领域知识,因此研发成本很高。最小和轻量级模拟环境可以帮助研究人员和工程师以更灵活和具有潜在成本效益的方式评估AI新技术在行为发现方面的可行性。我们在本文件中描述了ACE0的开发动机。我们提供了系统结构的技术概览,描述了在航空航天领域的行为发现案例研究,并对系统进行了定性评价。评价包括简要描述与学术伙伴的合作研究项目,探讨不同的AI行为发现方法。

37
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
58+阅读 · 2020年5月9日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月18日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
58+阅读 · 2020年5月9日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员