Команда JBR_HSE, состоящая из студентов и преподавателей Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук, заняла первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland, трек «обучение с подкреплением». Участие происходило в сотрудничестве с лабораторией Агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research.

Соревнование проходило под эгидой одной из самых крупных и известных международных конференций по машинному обучению — NeurIPS. Участники NeurIPS 2020: Flatland разрабатывали алгоритм, способный как можно лучше управлять трафиком движения поездов по сети железных дорог, при этом система должна принимать решения за ограниченное время. 

В NeurIPS 2020: Flatland было два направления: общее и Reinforcement Learning (RL). Первое направление было открыто для любых решений, а второе только для решений, использующих обучение с подкреплением —  область машинного обучения, которая специализируется на задачах взаимодействия со средой (в данном случае роль среды выполнял симулятор железной дороги). Команда JBR_HSE заняла первое место в RL-треке и восьмое в общем зачете.

Победители выиграли тревел-грант для поездки на международную конференцию и видеокарту RTX 2080. Также участники команды совместно с организаторами соревнования готовят публикацию в NeurIPS Competition Book.

Источник: https://spb.hse.ru/news/433788523.html