Исследователи ISSAI опубликовали свою первую статью по обучению с подкреплением для робототехнических систем в журнале IEEE Access. Авторы статьи Айдар Шакеримов, Тохид Ализаде и Хусейн Атакан Варол предлагают новое решение проблемы передачи знаний из симуляции в реальное окружение путем объединения адаптации к домену и рандомизации. Эффективность метода продемонстрирована через симуляции с использованием различных моделей, включая тележку с шестом, простой маятник, четырехногого робота и муравья-робота.
Далее метод применяется для обучения управлению реальным миром на основе обучения с подкреплением для вращающегося инвертированного маятника. Предположительно, исследование позволит использовать алгоритмы обучения с подкреплением на основе искусственного интеллекта для управления роботами в реальном мире.