نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

روبوتات السرب تساعد السيارات ذاتية القيادة في تجنب الاصطدامات

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أولوية الشركات التي تطور المركبات ذاتية القيادة هي أن تكون قادرة على التنقل بأمان وتجنب الاصطدامات أو إحداث زحام مروري. وقد قامت جامعة نورث وسترن بتقديم هذه الواقع خطوة إلى الأمام من خلال تطوير الخوارزمية اللامركزية الأولى مع ضمان خالي من الاصطدامات وخالي من تعطل.

تم اختبار الخوارزمية من قبل الباحثين في محاكاة لآلاف الروبوتات، وكذلك سرب من 100 روبوت حقيقي في المختبر. في غضون دقيقة، تمكنت الروبوتات من التجمع بشكل موثوق وآمن وفعّال لتشكيل شكل معين في أقل من دقيقة.

قاد الدراسة مايكل روبنشتاين، أستاذ ليزا ويسنر-سليفكا وبنجامين سليفكا في علوم الحاسوب في مدرسة نورث وسترن للمهندسة.

“إذا كان لديك العديد من المركبات ذاتية القيادة على الطريق، لا تريد أن تتصادم مع بعضها البعض أو تعلق في تعطل،” قال روبنشتاين. “من خلال فهم كيفية التحكم في روبوتات السرب لتشكيل أشكال، يمكننا فهم كيفية التحكم في أساطيل المركبات ذاتية القيادة أثناء تفاعلها مع بعضها البعض.”

من المقرر نشر الورقة في مجلة معاملات IEEE في الروبوتات في وقت لاحق من هذا الشهر.

هناك ميزة في استخدام سرب من الروبوتات الصغيرة مقارنة بروبوت كبير أو سرب بقيادة روبوت واحد؛ هناك عدم وجود تحكم مركزي. يمكن أن يصبح التحكم المركزي سببًا رئيسيًا للفشل، وتعمل خوارزمية روبنشتاين اللامركزية كحارس.

“إذا كان النظام مركزيًا وروبوت يتوقف عن العمل، فإن النظام بأكمله يفشل،” قال روبنشتاين. “في نظام لامركزي، لا يوجد قائد ي告诉 جميع الروبوتات الأخرى ماذا تفعل. كل روبوت يأخذ قراره الخاص. إذا فشل روبوت في سرب، يمكن للسرب أن ينجز المهمة هنوز.”

为了避免 الاصطدامات والزحام، تتناسق الروبوتات مع بعضها البعض. يعمل الأرض تحت الروبوتات كشبكة للخوارزمية، وكل روبوت على دراية بموقعه على الشبكة بفضل تقنية مشابهة للجيو بى اس.

قبل القيام بالحركة من مكان إلى آخر، يعتمد كل روبوت على الحواس ليتواصل مع الآخرين. من خلال القيام بذلك، يمكنه تحديد ما إذا كانت المساحات الأخرى على الشبكة شاغرة أو مشغولة.

“الروبوتات ترفض الانتقال إلى مكان حتى يكون المكان خاليًا، ولا تعرف أن أي روبوتات أخرى لا تتحرك إلى نفس المكان،” قال روبنشتاين. “إنهم يحرزون الحذر ويحجزون مساحة مقدمًا.”

تتمكن الروبوتات من التواصل مع بعضها البعض لتشكيل شكل، وهذا ممكن بفضل قصر نظر الروبوتات.

“كل روبوت يمكنه فقط تحسس ثلاثة أو أربعة من جيرانه الأقرب،” أضاف روبنشتاين. “لا يستطيعون رؤية السرب كله، مما يجعل من السهل توسيع النظام. تتفاعل الروبوتات محليًا لاتخاذ القرارات دون معلومات عالمية.”

يمكن لـ 100 روبوت أن يتناسقوا لتشكيل شكل في دقيقة، مقارنة بالساعة التي استغرقها بعض المناهج السابقة. يريد روبنشتاين أن يستخدم خوارزميته في المركبات ذاتية القيادة والمنازل الآلية.

“الشركات الكبيرة لديها منازل مع مئات الروبوتات التي تقوم بمهام مشابهة لما تفعله روبوتاتنا في المختبر،” قال. “يحتاجون إلى التأكد من أن روبوتاتهم لا تتصادم ولا تتحرك بسرعة كافية للوصول إلى المكان حيث سوف يمنحون شيئًا للإنسان في النهاية.”

Alex McFarland هو صحفي وكاتب في مجال الذكاء الاصطناعي يستكشف أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. وقد تعاون مع العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمنشورات في جميع أنحاء العالم.