Наука

Что если бы… Оптимизация энергосистем с помощью объяснимого ИИ

от

В исследуемой сети из пяти энергоблоков наблюдается ситуация, когда наиболее дешевый блок $g5g\_5$ не загружен полностью, что вызывает вопрос о причинах недогрузки в объеме не менее 400 МВт; для выявления минимальных изменений в потреблении, необходимых для удовлетворения этого требования, был создан контрфактический сценарий, демонстрирующий зависимость загрузки от колебаний потребления.

Новый подход позволяет понять, как небольшие изменения в исходных данных могут повлиять на решения в области оптимизации энергосистем, делая их более прозрачными и управляемыми.

Анализ поведения системы: выявление шифрования с помощью трассировки и машинного обучения

от

Фигура 1 демонстрирует последовательность действий эксперимента 1, направленного на обнаружение шифрования, что позволяет оценить эффективность предложенного подхода к анализу зашифрованного трафика и выявить закономерности, указывающие на использование криптографических методов.

Новый подход к обнаружению криптографической активности основан на анализе графа вызовов функций ядра Linux с использованием возможностей трассировки ftrace.

Обучение с подкреплением без ограничений: новый подход к долгосрочному планированию

от

Алгоритм Neubay, протестированный на наборе данных D4RL, демонстрирует зависимость нормализованной оценки от неопределенности квантиля $\zeta \in \{0.9, 0.99, 0.999, 1.0\}$, используемого в качестве порога усечения развертки, при этом отсутствие консерватизма позволяет оценить Q-значение на оффлайн-данных и статистику горизонта развертки на основе 100 обучающих итераций (медиана с межквартильным размахом).

Исследователи представили алгоритм Neubay, позволяющий эффективно обучаться с подкреплением на основе исторических данных, даже при их низком качестве, благодаря учету неопределенности и использованию рекуррентных нейронных сетей.