Search academic texts

Information × Registration Number 2125U005019, Article popup.category Стаття, Опубліковано Title Modern technology for the realization of intelligence agents using 3D simulators (AI translated) popup.author Тарновський Артем МиколайовичЗахарченко Сергій МихайловичTarnovskyi Artem MykolaiovychZakharchenko Serhii Mykhailovych popup.publication 30-09-2025 popup.source_user "Наукові праці Вінницького національного технічного університету" (Вінницький національний технічний університет) popup.source https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/852 popup.publisher Вінницький національний технічний університет Description У роботі проведено комплексний огляд сучасних методів і технологій створення інтелектуальних агентів, здатних автономно діяти у віртуальних тривимірних середовищах. Розглянуто основні підходи машинного навчання, зокрема навчання з підкріпленням (RL) та його глибокі модифікації (DRL), що забезпечують формування адаптивної поведінки агентів у складних сценаріях і динамічних середовищах. Детально проаналізовано алгоритми PPO та A3C, а також методи з участю людини (RLHF, ReQueST), які дозволяють поєднати ефективність нейронних мереж із експертною оцінкою, підвищуючи безпеку і стабільність навчання. Значну увагу приділено сучасним симуляційним платформам (Unity ML-Agents, Habitat, AI2-THOR, Webots, CoppeliaSim), які забезпечують масштабоване, безпечне та контрольоване середовище для навчання, перевірки й тестування моделей у режимі, наближеному до реальності. Окремо розглянуто роль трансформерних архітектур і великих мовних та мультимодальних моделей (LLM, LMM), що відкривають можливості для побудови гнучких агентів із контекстно-залежною поведінкою, здатних інтегрувати обробку мовних, візуальних і просторових даних для прийняття рішень. Проаналізовано сучасні підходи до роботи з 3D-поданнями, включаючи хмари точок та воксельні сітки, а також ефективність архітектур PointNet/PointNet++ і VoxelNet для обробки просторової інформації з високою точністю. Наведено перспективи розвитку поєднання тривимірних симуляторів із мультимодальними моделями для досягнення більшої узгодженості між віртуальними й реальними середовищами, підвищення точності виконання завдань, оптимізації ресурсів і покращення переносимості навичок у практичні застосування. Огляд демонструє, що поєднання сучасних нейронних архітектур, потужних симуляторів і методів оптимізації навчання формує основу для створення автономних систем нового покоління, здатних ефективно адаптуватися до складних, непередбачуваних і швидкозмінних умов. popup.nrat_date 2026-04-22 Close