強化学習は、AIエージェントが制御ポリシーを学習して、システムの特定の状態に対して可能な限り最良のアクションを常に選択するマルコフ決定過程としてのフレーミング問題の概念に基づいています。理想的には、このシステムはややランダムで動的であり、報酬ベースの学習アプローチを他の従来の制御理論と比較して優れたものにします。
Project Bonsai を使用すると、AIのバックグラウンドがない場合でも、対象分野の専門家が専門知識をAIモデルに直接組み込み、実際のビジネス上の問題を解決する方法を教えることができます。機械教育と深層強化学習を組み合わせることで、企業は実際のシステムを最適化および自動化するのに十分強力なAIモデルを構築できます。
AnyLogicは、企業向けのシミュレーションモデリングのマーケットリーダーとして、複数のドメインの業界リーダーにおいて、複雑な問題をシミュレーションするためのツールとして使用されています。Project Bonsaiの深層強化学習と機械教育機能の追加により、適応制御ポリシーを対象とした新しいタイプのシミュレーションベースのソリューションを提供します。
シミュレーションモデルの学習環境（Project Bonsaiプラットフォーム）との接続を簡素化するために、AnyLogicの全てのバージョン（Professional、Researcher、および無料のPersonal Learning Edition）に新しい実験タイプ「RLExperiment」を追加しました。このRLExperimentを使用して、ProjectBonsaiプラットフォームとシームレスに通信するために必要なメカニズムを備えたモデルをエクスポートできます。
RLExperimentには、シミュレーションモデルとBonsaiプラットフォーム間の通信を容易にするために必要なフィールドがあります。具体的には、各エピソードの構成と終了条件、および各エピソードステップの観察とアクションスペースです。
以下の例は、Bonsaiプラットフォームで学習環境（シミュレーター）として使用するためにリファクタリングされた2つのAnyLogicサンプルモデルです。以下のリンクからこれらのモデルにアクセスできます。包括的なドキュメントは、関連するREADME.mdファイルでも提供されています。
AnyLogicシミュレーションは、ビジネスにおけるAIのトレーニングおよびテストプラットフォームです。AnyLogicの汎用シミュレーションを使用すると、AIモデルをトレーニングおよびテストするための詳細で堅牢な仮想環境を構築できます。独自のマルチメソッドシミュレーション機能は、機械学習で使用するための包括的なツールを提供します。多数の業界で使用されているこのオープンAPIを備えたクラウド対応のプラットフォームは、今日のAI開発を強化および加速しています。この強力な機械学習ツールの詳細については、AIメールパックとホワイトペーパーを是非ご覧ください！