تساعد الذكاء الاصطناعي في تدريب فرق من الروبوتات والطائرات بدون طيار التعاونية

قام فريق من الباحثين في جامعة إلينوي كلية غراينجر للهندسة بتطوير طريقة جديدة لتدريب العديد من الوكلاء مثل الروبوتات والطائرات بدون طيار للعمل معًا باستخدام الذكاء الاصطناعي. يعتمد الوكلاء على تعلم التعزيز، وهو أحد أنواع تقنيات التعلم الآلي الرئيسية.

تقنية التوزيع الموزع

هوي تران هو مهندس طيران في الجامعة.

“من الأسهل عندما يمكن للوكلاء التحدث مع بعضهم البعض”، قال هوي تران. “لكننا أردنا القيام بذلك بطريقة موزعة، مما يعني أنهم لا يتحدثون مع بعضهم البعض. كما ركّزنا على الاستشهادات حيث لا يكون واضحًا ما هي الأدوار أو الوظائف المختلفة للوكلاء”.

وفقًا لتران، فإن هذا السيناريو أكثر تعقيدًا لأنّه لا يكون واضحًا ما يجب على وكيل واحد القيام به ضد وكيل آخر.

“السؤال المثير هو كيف نتعلم لإنجاز مهمة معًا مع مرور الوقت”، قال.

تقنية تعلم التعزيز

استند الفريق إلى تقنية التعلم الآلي تسمى تعلم التعزيز لتجاوز هذه المشكلة. أتاح لهم ذلك إنشاء دالة полезية تخبر الوكيل عندما يقوم بشيء مفيد للفريق.

“مع أهداف الفريق، من الصعب معرفة من ساهم في الفوز”، استمر تران. “لقد طورنا تقنية تعلم آلية تسمح لنا بالتحديد عندما يساهم وكيل فردي في الهدف العالمي للفريق. إذا نظرت إليه من حيث الرياضة، قد يسجل لاعب كرة قدم واحد، لكننا نريد أيضًا معرفة الإجراءات التي قام بها زملاء الفريق الآخرون والتي أدت إلى الهدف، مثل المساعدات. من الصعب فهم هذه التأثيرات المتأخرة”.

كما حددت خوارزميات الباحثين عندما يقوم وكيل أو روبوت بفعل شيء يتعارض معه، أو لا يساهم في الهدف.

“ليس الأمر أن الروبوت اختار القيام بشيء خاطئ، بل شيء ليس مفيدًا للغاية”، قال.

تم اختبار الخوارزميات باستخدام ألعاب محاكاة، مثل StarCraft.

“يمكن أن يكون StarCraft قليلاً غير متوقع – كنا مسرورين لرؤية طريقةنا تعمل جيدًا في هذا البيئة أيضًا”.

تطبيق هذا النوع من الخوارزميات في مواقف العالم الحقيقي المختلفة، يقول الفريق. بعض التطبيقات المحتملة تشمل المراقبة العسكرية، والروبوتات في مستودع، ومراقبة إشارات المرور، والمركبات ذاتية القيادة التي تتنسيق التسليم، ومراقبة شبكة القدرة الكهربائية.

الفريق الذي قام بهذا البحث المبتكر شمل سيونغ هيون كيم ونيال فان ستارلين وجيريش تشوداري. تم تقديمه في مؤتمر Autonomous Agents and Multi-Agent Systems المراجعة من الأقران.