แอปพลิเคชันหลายโดเมนที่ขับเคลื่อนด้วย Unified Base

ปัญหาที่เกิดขึ้นในงานวิศวกรรมจริงมีความหลากหลายสูงมาก งานด้านการควบคุมและการตัดสินใจต้องมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา งานออกแบบโครงสร้างต้องค้นหาในปริภูมิของโปรแกรมและนิพจน์ที่มีความยาวผันแปร ส่วนงานจัดสรรทรัพยากรและการวางแผนเส้นทางต้องแก้ปัญหาในหมู่การเรียงสับเปลี่ยนและข้อจำกัดแบบไม่ต่อเนื่อง หากต้องสร้างระบบใหม่แยกสำหรับปัญหาแต่ละประเภท อินเทอร์เฟซการประเมิน การจัดเก็บสถานะ ไลบรารีโอเปอเรเตอร์ และการจัดสรรพลังประมวลผลจะต้องถูกพัฒนาซ้ำใหม่ทั้งหมด ทำให้ต้นทุนการย้ายงานทางวิศวกรรมสูงมากUnified Baseมีแนวคิดหลักคือใช้โครงสร้างพื้นฐานเชิงวิวัฒนาการชุดเดียวกันรองรับงานที่แตกต่างกันเหล่านี้ เพื่อให้แอปพลิเคชันหลายโดเมนใช้การประเมิน การจัดการสถานะ โอเปอเรเตอร์ และการจัดการพลังประมวลผลร่วมกันได้

Unified Base ประกอบด้วยเสาหลักสามประการ ได้แก่การเชื่อมต่อแบบเปิด(เชื่อมต่องานด้วยข้อกำหนดการลงทะเบียนและอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน)การประมวลผลแบบเทนเซอร์(จัดเรียงคำตอบที่เป็นตัวเลือกให้เป็นแบตช์ ประเมินแบบขนานเป็นชุด)การจัดตารางเวลาแบบ Runtime(กระจายงานบนพลังประมวลผลที่หลากหลายและดูแลรักษาสถานะ) ทั้งสามประการร่วมกันรับประกันการนำกลับมาใช้ซ้ำข้ามโดเมน และยังอธิบายได้ว่าทำไมความสามารถ "การมอบ Unified Base แบบเปิดสำหรับการเชื่อมต่อ ให้แก่ Reinforcement Learning, Genetic Programming และ Combinatorial Optimization" จึงคุ้มค่าที่จะกล่าวถึงแยกต่างหาก

งานตัวอย่างสามประเภทเชื่อมต่อกับ Unified Base เดียวกันได้อย่างไร

• Reinforcement Learning: Base มอบความสามารถในการมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมแบบขนาน รองรับการสุ่มตัวอย่างอินสแตนซ์สภาพแวดล้อมหลายตัวเป็นชุด การประเมินนโยบายตัวเลือกหลายรายการแบบขนาน และสร้างวงจรปิดร่วมกับการปรับให้เหมาะสมเชิงวิวัฒนาการ
• Genetic Programming: Base รองรับวิวัฒนาการของโครงสร้างแบบมีลำดับชั้นและความยาวผันแปร เช่น โปรแกรมทรี และสามารถจัดการการแทนโครงสร้าง การกลายพันธุ์ และการผสมข้ามภายในกระบวนการประชากรและการประเมินที่เป็นมาตรฐานเดียวกันได้
• Combinatorial Optimization: ปรับการตัดสินใจแบบไม่ต่อเนื่อง การเลือก การเรียงสับเปลี่ยน และเป้าหมายที่มีข้อจำกัดให้เป็นการแก้ปัญหาแบบเทนเซอร์ เพิ่มปริมาณการค้นหาผ่านตัวเลือกแบบเป็นชุดและการประเมินแบบขนาน

อะไรใช้ร่วมกัน อะไรปรับให้เข้ากัน

ความแตกต่างทางโดเมนถูกAdaptation Layerดูดซับไว้: Reinforcement Learning เน้นการทำงานขนานของการก้าวสภาพแวดล้อม, Genetic Programming เน้นวิวัฒนาการของโครงสร้างโปรแกรมทรี, Combinatorial Optimization เน้นการแมปการตัดสินใจแบบไม่ต่อเนื่องไปเป็นเทนเซอร์ ทั้งสามใช้การจัดตารางเวลาและจัดการสถานะของ Runtime ชั้นล่างร่วมกัน — ใช้กระบวนการประเมิน ตัวรองรับสถานะ วิธีการจัดโครงสร้างโอเปอเรเตอร์ และการจัดการพลังประมวลผลร่วมกัน แทนที่จะสร้างระบบใหม่สำหรับปัญหาแต่ละประเภท การจะตัดสินว่าเส้นแบ่งถูกต้องหรือไม่ สามารถถามได้ว่า: หากนำโครงสร้างเฉพาะของโดเมนใดโดเมนหนึ่งเขียนลงในตรรกะการจัดตารางเวลาที่ใช้ร่วมกันโดยตรง นั่นแสดงว่าเลือกระดับนามธรรมผิด