Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWMDigital / Machine und Deep Learning Seminar / 16. Mai 2023, 15:00 – 16:00 Uhr
Deep Reinforcement Learning
Referent: Prof. Dr. rer. nat. Klaus Dorer (Hochschule Offenburg, Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA))
Abstract – Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning (DRL) hat in den letzten Jahren mit dem Aufkommen neuer Algorithmen, die ein Lernen durch Versuch und Irrtum in vergleichsweise großen und kontinuierlichen Beobachtungs- und Handlungsräumen ermöglichen, erheblich an Dynamik gewonnen. Beispiele reichen vom Lernen des Go-Spiels (AlphaGo) über das Lernen von Atari-Spielen anhand der Videoeingabe bis hin zu chatGPT, das DRL zur Verbesserung seiner Textgenerierungsfähigkeiten nutzt.
Dieser Vortrag wird zeigen, wie DRL-Algorithmen die Grenzen dessen, was gelernt werden kann, beträchtlich erweitert haben. Der Anwendungsbereich sind unsere simulierten humanoiden Fußball spielenden Roboter. Durch den Einsatz von DRL für das Verhaltenslernen konnten die Schussdistanzen und Laufgeschwindigkeiten mehr als verdoppelt werden. Abgesehen von den reinen Ergebnissen werde ich auch einige Lektionen teilen, die ich bei der Erforschung dieses aufregenden neuen Gebiets gelernt habe.