ما به سیستمها میآموزیم در محیطهای پویا تصمیمهای بهینه بگیرند.
با استفاده از روشهای یادگیری تقویتی، عاملهایی میسازیم که از طریق تعامل با محیط و بهصورت آزمونوخطا، استراتژیهایی فرا میگیرند که پاداش بلندمدت را بیشینه میکنند — کاربردی برای مسایل پیچیدهای که روشهای سنتی از پس آنها برنمیآیند.
طراحی و پیادهسازی محیطهای شبیهسازی (Simulators) و شبیهسازی «از شبیه به واقع» (Sim-to-Real) برای آموزش امن و کمهزینه عاملها.
توسعه عاملهای Model-Free و Model-Based با الگوریتمهای روز (Policy Gradient, Actor-Critic, Q-Learning, PPO, SAC و غیره).
پیادهسازی یادگیری تقویتی امن (Safe RL) با محدودیتهای سفتوسخت عملکرد و تضمینهای ایمنی.
آموزش چندعامله (Multi-Agent RL) برای مسائل هماهنگی و رقابت در سامانههای توزیعشده.
استراتژیهای افزایش کارایی نمونهای (Sample Efficiency) شامل استفاده از دادههای تاریخی (Offline RL) و انتقال یادگیری (Transfer Learning).
استقرار عاملها با معماریهای مقیاسپذیر و MLOps مخصوص RL (تست A/B، کانتینریزهسازی، پایش آنلاین).
تعریف مسئله و KPI
تعیین هدف، متریکهای موفقیت و محدودیتهای عملیاتی.
طراحی محیط شبیهسازی
بازسازی محیط کاری و سناریوهای بحرانی برای آموزش امن.
طراحی تابع پاداش و سیاست آزمایشی
تنظیم پاداشهای کوتاهمدت و بلندمدت برای یادگیری مطلوب.
آموزش و ارزیابی
آموزش عامل در شبیهساز، ارزیابی آماری، و تست روی دادههای واقعی.
تضمین ایمنی و صدور محدودیتها
اعمال قواعد عملیاتی و محدودیتهای عملکردی قبل از استقرار.
استقرار تدریجی و شبیهسازی-به-واقع (Sim-to-Real)
راهاندازی کنترلشده در فازهای افزایشی و پایش عملکرد.
پایش، بازآموزی و MLOps
مانیتورینگ بلادرنگ، بازآموزی عامل و مدیریت چرخه عمر مدل.
تجربه در طراحی شبیهسازهای واقعگرایانه و اجرای پروژههای RL در سطح صنعتی.
رویکرد آزمایشی و مرحلهای (PoC → Pilot → Production) برای کاهش ریسک.
ترکیب تخصص تحقیقاتی و مهندسی عملی برای تولید عاملهای قابلاعتماد و قابلاستقرار.
تمرکز بر KPIهای کسبوکار و ارائه نتایج قابلاندازهگیری.
برای طراحی راهحل مناسب کسبوکار شما، کافیست اطلاعات اولیه پروژه (نوع تصاویر/ویدئو، نرخ فریم، حجم داده، هدف کسبوکاری و محدودیتهای سختافزاری) را برای ما ارسال کنید.
ارتباط با ما