Barion Pixel

- Hirdetés -

- Hirdetés -

Az AI által vezérelt robotok már összedolgozni is képesek

- Hirdetés -

Olyan új kommunikációs metódusokat dolgoztak ki egy amerikai egyetemen, ami alapjaiban változtathatja meg azt, ahogyan a csapatban dolgozó robotokra gondolunk. A gépek ugyanis nemcsak arra képesek, hogy külön-külön programozások mentén, egyedi feladatokat oldjanak meg: összedolgozni szintén tudnak, ha egy megoldandó probléma miatt erre van szükség.

A robotok közötti kommunikációs vonalak blokkolásának feloldását és sajátos megnyitását az Illinois-i Egyetemen kezdték el kutatni – számolt be a Science Daily. Mint kiderült, akkor is lehetséges egy több gépet igénylő feladat elvégzése, ha a legközelebbi gép nem rendelkezik hozzá megfelelő hardverrel. A tudósok egy több ágensből származó, megerősítő tanulásra képes mesterséges intelligencia segítségével arra kezdték el kiképezni az egységeket, hogy hogyan kommunikálhatnak, majd dolgozhatnak egymással.

A kutatást vezető Huy Tran repüléstechnikai mérnök elárulta: decentralizált módszerben gondolkodva építették ki a gépek (amelyek drónok ugyanúgy lehetnek, mint például raktári robotok) együttműködését, olyan helyzetekre is összpontosítva, amikor az egyes eszközöknek attól eltérő szerepük van, mint amire épp rávenni akarják őket. A szakértő szerint ez azért tanulságos, mert a megszokottnál sokkal nehezebb forgatókönyvet kell végrehajtaniuk, ha nem tudják pontosan, hogyan viszonyuljanak a többi géphez.

- Hirdetés -

Tran és csapata a gépi tanulás segítségével oldotta meg a problémát: létrehoztak egy segédfüggvényt, ami azonnal közli a robottal, ha valami hasznosat és jót tesz a csapat számára. Ez azért fontos, mert a pozitív eredményeket együtt érik el, és utólag egy focimeccsen szerzett gólnál is nehéz megállapítani, hogy ki mit tett hozzá a sikerhez. Pedig mindenkinek tudnia kellene – a tudósok ebből kiindulva dolgoztak ki sajátos tanulási technikát, ami lehetővé teszi, hogy azonosítsák a jól elvégzett fázisokat.

Sportpéldánál maradva: az edzőnek tudnia kell felépíteni a stratégiát, ami találathoz vezet, és ez messze nem kizárólag a gólpasszt adó balszélső, meg a jól fejelő csatár érdeme: mindenki hozzáteszi a magáét. Ha a pályán tudni kell – akár csak apróságokkal segítve egymást –győzelemig vezetni a csapatot, akkor ez az ipari termelésre is igaz, csak éppen meg kell érteni a késleltetett hatásokat. Ezen a ponton el is érkeztünk az AI szerepéhez.

A tudósok által fejlesztett algoritmus képes azonosítani, amikor a raj egyik drónja vagy a csapat egyik robotja nem azt teszi, ami akár sok lépéssel később gólhoz segíti a többieket. Ez nem azt jelenti, hogy az eszköz hibás – hangsúlyozta Tran, csupán azt, hogy amit éppen csinál, az a cél szempontjából nem hasznos.

A szoftvert népszerű szimulációs videojátékokon, például a Capture the Flagen és a StarCrafton tesztelték. Előbbinél világosan azonosítható is volt, hogy a mélytanulásos módszerrel képzett botok együtt találják ki az újabb és újabb lépéseket, amelyek a sikerhez vezetnek, de az utóbbi stratégiai játék menete kevésbé kiszámítható – a program mégis működött.

A professzor vázolta: a továbbfejlesztett rendszer az élet számtalan területén lehet majd hasznos – a katonai megfigyeléstől a raktári robotokon és a közlekedési jelzéseken át az önvezető járművekig és az elektromos hálózatok vezérléséig.

Gábor János, NEW technology

- Hirdetés -

- Hirdetés -

- Hirdetés -

Érdemes elolvasni
NEW technology