Bonsai Brain: una piattaforma a basso codice per creare agenti di intelligenza artificiale
Il Bonsai Brain è un componente AI a basso codice integrato con i sistemi di automazione. The Bonsai Brain si concentra sull’aggiunta di valore a vari sistemi autonomi e AI.
 
 
Bonsai Brain è uno dei progetti in corso di Microsoft , che mira a sviluppare un componente basato su AI a basso codice integrato con i sistemi di automazione. Il cervello del Bonsai è simulato e addestrato in modo da gestire le situazioni e tollerare i guasti anche durante circostanze inaspettate o invisibili. Il cervello di Bonsai si concentra sull’aggiunta di valore a vari sistemi, processi e apparecchiature autonomi, ma si concentra anche sulla crescita della fiducia dei clienti garantendo operazioni continue. In questo articolo, cerchiamo di capire il Bonsai Brain rispetto a questo contesto.

 
Introduzione al cervello bonsai
Bonsai Brain è un progetto di ricerca in corso di Microsoft che si concentra sulla simulazione e lo sviluppo di un componente AI a basso codice che può essere utilizzato per varie attività e applicazioni autonome. Il cervello di Bonsai è simulato e addestrato in modo da gestire circostanze inaspettate e invisibili e garantire operazioni continue. I tempi di inattività sono notevolmente ridotti utilizzando il cervello Bonsai insieme a un aumento dell’efficienza produttiva.

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Le attività di automazione implicano fondamentalmente la progettazione di reti neurali più grandi, ma il cervello di Bonsai opera senza alcuna rete neurale stessa simulata o addestrata. L’interfaccia del cervello Bonsai consente agli utenti di creare i propri modelli di intelligenza artificiale personalizzati e di metterli in funzione di conseguenza senza la necessità di risorse aggiuntive. L’immagine sottostante mostra la piattaforma del cervello Bonsai e il ciclo operativo del cervello Bonsai. Proviamo a capire il Bonsai Brain rispetto a quel contesto.


La piattaforma del cervello Bonsai utilizza fondamentalmente principi di apprendimento per rinforzo profondo per simulare e addestrare il cervello Bonsai. La piattaforma del cervello Bonsai assicura di simulare e addestrare il cervello per tutte le circostanze possibili o invisibili e garantisce la produzione di sistemi autonomi più intelligenti. L’intera piattaforma cerebrale Bonsai funziona secondo tre principi operativi standard. Esaminiamolo e cerchiamo di capire l’importanza di questi nella piattaforma cerebrale Bonsai.

i) Il componente Integrate nella piattaforma è responsabile dell’integrazione delle simulazioni di addestramento nel cervello Bonsai con scenari del mondo reale e di fornire feedback in base al processo di addestramento. Il cervello del Bonsai in questa fase ha lo scopo di essere simulato per tutte le circostanze possibili conosciute e le circostanze del mondo reale in modo che il cervello del Bonsai simulato rimanga robusto per i cambiamenti invisibili.

ii) Il componente Train nella piattaforma è responsabile dell’addestramento e della simulazione del cervello in base al feedback ricevuto dal componente Integrate. Il cervello del Bonsai è addestrato per obiettivi di apprendimento in tempo reale ed è un processo iterativo che apprende e viene simulato in base agli obiettivi di apprendimento formati dal Simulatore nel componente Integrato.

iii) Il componente di esportazione nella piattaforma è costituito da un Bonsai Brain completamente addestrato e simulato che sarà disponibile come contenitore Linux che può essere distribuito nell’ambiente Azure o nei locali.

Il cervello dei Bonsai viene simulato e addestrato per garantire la replica dei sistemi del mondo reale. Questo fa sì che il cervello dei Bonsai venga allenato nel mondo reale o in ambienti di formazione autentici. Il cervello Bonsai utilizza fondamentalmente simulazioni e principi di apprendimento del rinforzo profondo per addestrare il cervello nella piattaforma. Ma ci sono due condizioni di controllo che devono essere soddisfatte per allenare il cervello Bonsai nella piattaforma. Sono i seguenti.

i) La precisione per ciascuna delle azioni simulate al cervello bonsai deve essere accurata per garantire che il cervello bonsai sia robusto e funzioni come previsto.

ii) La probabilità di recupero da un’azione sbagliata eseguita dal cervello deve essere veloce o alta per garantire operazioni continue poiché il cervello sarebbe integrato nei principali sistemi autonomi. Ciò garantisce anche che il cervello sia simulato e addestrato a rimanere robusto anche per le azioni incerte che il cervello intraprenderebbe nell’ambiente del mondo reale.

Dato che abbiamo un’introduzione al Bonsai Brain, proviamo a capire i componenti critici del Bonsai Brain nella prossima sezione dell’articolo.

Componenti della Piattaforma Bonsai
L’intero cervello del Bonsai opera su 5 componenti fondamentali. In questa sezione esaminiamo i componenti critici del cervello dei Bonsai e proviamo a capire la funzionalità di ciascuno dei componenti del cervello dei Bonsai.

i) Brain è l’agente nella piattaforma Bonsai. Il cervello nella piattaforma sarà simulato e addestrato per raggiungere gli obiettivi desiderati prefissati. Nella piattaforma Bonsai, il cervello come agente sarà disponibile sotto forma di un file di testo (txt) denominato Inkling file.

ii) Il simulatore nella piattaforma Bonsai è il componente responsabile della simulazione del cervello per imparare da istanze diverse. L’input al simulatore saranno le osservazioni e l’output del simulatore saranno le diverse serie di azioni che verranno eseguite dal Bonsai Brain nella piattaforma Bonsai.

iii) Workspace è uno dei componenti della piattaforma Bonsai che contiene tutti i Brain e i simulatori creati nella piattaforma. Quindi lo spazio di lavoro è il componente della piattaforma Bonsai con enormi raccolte di cervelli Bonsai. I cervelli di questo componente possono essere estratti per essere il componente del simulatore e possono essere addestrati di conseguenza. La piattaforma Workspace può essere utilizzata anche per monitorare l’allenamento del Cervello in piattaforma.

iv) L’ iterazione è uno dei componenti della piattaforma Bonsai in cui per ogni serie di simulazioni il cervello viene addestrato a produrre determinate azioni. Quindi ogni azione del cervello sulla piattaforma è definita iterazione. L’iterazione nella piattaforma dipende interamente dalle istanze di addestramento e dalle osservazioni per le quali viene simulata. Per sistemi complicati, le iterazioni nella piattaforma Bonsai possono essere molto grandi.

v) L’episodio è uno dei componenti della piattaforma Bonsai utilizzato per impostare una soglia per le iterazioni nella piattaforma Bonsai. L’episodio nella piattaforma Bonsai funzionerà in base a un limite di iterazione dell’episodio integrato e quando viene raggiunto l’episodio menzionato nella piattaforma, il simulatore verrà ripristinato nella piattaforma Bonsai.

Vantaggi del cervello Bonsai
Il cervello Bonsai trova i suoi principali vantaggi nei casi d’uso dell’IA. Riassumiamo i principali vantaggi dell’utilizzo del cervello Bonsai per le applicazioni AI.

Capacità di simulare e addestrare il cervello rispetto ai requisiti del settore e all’esperienza del dominio che garantisce che il cervello simulato rimanga robusto.
Capacità di fornire metodi di controllo migliorati e sistemi di automazione migliorati in quanto verranno simulati per il giusto insieme di azioni nella piattaforma Bonsai.
Il cervello Bonsai può essere simulato per adattarsi rapidamente ai cambi di produzione immediati, se del caso, secondo i requisiti.
Nell’area di lavoro, è possibile sviluppare cervelli che rimarranno robusti per circostanze invisibili e tirati di conseguenza per simularli. Ciò garantisce operazioni continue di Brains integrate o distribuite on-premise o nel cloud.
Ora diamo un’occhiata a come simulare un cervello Bonsai per un’attività AI.

Simulazione di un cervello bonsai
Come accennato in questo articolo, il cervello di Bonsai utilizza fondamentalmente i principi del Deep Reinforcement Learning per simulare il cervello di Bonsai nella piattaforma Bonsai. La piattaforma Bonsai assicura che il cervello sia simulato e addestrato per tutte le circostanze casuali o impreviste. Cerchiamo di capire attraverso un caso di studio come simulare e addestrare un cervello Bonsai per bilanciare un palo con l’IA.

Il compito principale in questo caso di studio è bilanciare un palo che si trova su una base mobile. Ma ricorda che per comprendere meglio questo case study abbiamo bisogno di un account Microsoft Azure. In questo articolo verranno elencati nel dettaglio i passi da seguire che possono essere implementati per utilizzare questo case study nella piattaforma Microsoft Azure.

Passaggio 1: selezione del simulatore da Workspace

Bonsai brain è uno dei progetti di Microsoft ancora in fase di sviluppo. Quindi, per bilanciare l’attività del palo, dobbiamo selezionare il simulatore di cartpole dall’area di lavoro. Il cartpole deve essere selezionato accedendo prima all’interfaccia utente Bonsai. Dopo aver selezionato il carpo dalla lista dei cervelli dell’area di lavoro Bonsai dovremo dare un nome casuale al cervello del carpo selezionato. Dopo aver nominato il cervello cartpole, dovremmo fare clic su Crea cervello per caricare il cervello e il simulatore nella piattaforma Bonsai.


Nell’interfaccia utente del cervello Bonsai il cervello cartpole apparirebbe come mostrato nell’immagine sopra. 

Passaggio 2: convalida del codice di addestramento predefinito

Una volta selezionato il cartpole, sarà disponibile un codice di addestramento predefinito in un file di testo noto come Inkling. È possibile accedere a due pannelli in cui in un pannello possiamo vedere il codice per il cartpole e nell’altro pannello possiamo vedere un pannello basato su grafici per il cartpole. Nel pannello del grafico sono presenti tre nodi principali denominati nodo Stato, nodo concetto e nodo azione. Quindi, se i nodi sono selezionati nel pannello del grafico, il rispettivo codice nel file Inkling viene evidenziato.

Step-3: Allenare il cervello dei Bonsai

Nell’interfaccia utente di Bonsai, dovremo accedere alla scheda “Addestramento” e fare clic sul pulsante verde per avviare il processo di allenamento del cervello sulla piattaforma Bonsai. Una volta istanziato il processo di addestramento nella piattaforma Bonsai, l’interfaccia utente sostituirà il pannello di codifica con un grafico che mostra il processo di addestramento del cervello Bonsai nella piattaforma.

Apparirà un pannello dati nell’interfaccia utente in cui verrà generato un grafico per le diverse iterazioni di allenamento e l’azione o l’obiettivo raggiunto in percentuale. Quindi, per ogni iterazione, si ottiene un punteggio di prestazione e il processo di allenamento del cervello del bonsai può essere riportato utilizzando il grafico Goal Satisfaction.

Passaggio 4: visualizzazione delle azioni nella piattaforma

Una volta completato il processo di allenamento del cervello Bonsai nella piattaforma Bonsai, il cervello può essere visualizzato nella piattaforma Bonsai per le sue prestazioni nel bilanciare il palo. Qui viene visualizzato un simulatore 3D che mostrerebbe come un palo in tempo reale sarebbe bilanciato su un cartpole per le istanze su cui è addestrato. Il carrello si muoverebbe nelle direzioni sinistra e destra e il palo sarebbe bilanciato in base all’apprendimento simulato secondo i principi dell’apprendimento per rinforzo profondo.

Passaggio 5: terminare il processo di formazione

Il cervello del bonsai ha la capacità di terminare automaticamente il processo di formazione se il fattore di soddisfazione dell’obiettivo complessivo raggiunge il 100%. Quindi, se si ottiene la soddisfazione dell’obiettivo al 100%, significa che il cervello viene simulato nella piattaforma Bonsai per tutte le circostanze casuali e incerte e il cervello rimarrebbe robusto quando viene utilizzato per l’implementazione nelle interfacce AI.

Il processo di addestramento può anche essere interrotto nell’interfaccia utente di Bonsai facendo clic sul pulsante Interrompi addestramento e le azioni del cervello possono anche essere visualizzate di conseguenza per il numero di istanze addestrate.

Sommario
Bonsai Brain è uno dei progetti di Microsoft che mira a ridurre i codici ridondanti ed enormi e a implementare modelli di intelligenza artificiale efficienti e robusti. Il cervello di Bonsai utilizza fondamentalmente principi di apprendimento per rinforzo profondo per costruire modelli di intelligenza artificiale efficaci e, utilizzando la piattaforma Bonsai, è possibile simulare e sviluppare robusti modelli di intelligenza artificiale seguendo alcuni passaggi. Abbiamo anche visto che potevamo sviluppare un modello di intelligenza artificiale con bilanciamento del palo con pochi passaggi utilizzando la piattaforma del cervello Bonsai. Il cervello di Bonsai, se sviluppato, sarebbe una parte vitale di vari sistemi di automazione e si troverebbe integrato anche in vari modelli di intelligenza artificiale.

 

Di ihal

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