AI pomáhá trénovat týmy spolupracujících robotů a dronů

Tým výzkumníků z University of Illinois Grainger College of Engineering vyvinul novou metodu pro trénování více agentů, jako jsou roboti a drony, aby pracovali společně s pomocí umělé inteligence (AI). Agenti se spoléhají na učení s posilováním, které je jednou z hlavních typů technik strojového učení.

Decentralizovaná technika

Huy Tran je letecký inženýr na univerzitě.

“Je to snazší, když agenti mohou mluvit jeden s druhým,” řekl Huy Tran. “Ale my jsme chtěli udělat tohle decentralizovaným způsobem, což znamená, že oni nemluví jeden s druhým. Zaměřili jsme se také na citace, kde není zřejmé, co jsou různé role nebo úkoly pro agenty.”

Podle Tran je tato situace složitější, protože není zřejmé, co by měl jeden agent dělat proti druhému agentovi.

“Zajímavá otázka je, jak se naučíme dosáhnout úkolu společně s časem,” řekl.

Technika učení s posilováním

Tým se spoléhal na techniku strojového učení nazvanou učení s posilováním, aby obešel tento problém. To jim umožnilo vytvořit funkci utility, která řekne agentovi, když dělá něco užitečného pro tým.

“S týmovými cíli je těžké vědět, kdo přispěl k vítězství,” pokračoval Tran. “Vyvinuli jsme techniku strojového učení, která nám umožňuje identifikovat, kdy individuální agent přispěl k globálnímu týmovému cíli. Pokud se na to podíváte z hlediska sportu, jeden fotbalista může skórovat, ale my také chceme vědět o akcích ostatních spoluhráčů, které vedly k gólu, jako jsou asistence. Je těžké pochopit tyto zpožděné účinky.”

Algoritmy výzkumníků také identifikují, kdy agent nebo robot dělá něco, co je proti, nebo nepříspěvek k cíli.

“Není to tak, že robot zvolil udělat něco špatného, ale něco, co není užitečné pro konečný cíl,” řekl.

Algoritmy byly testovány pomocí simulovaných her, jako je StarCraft.

“StarCraft může být trochu více nepředvídatelný – byli jsme rádi, že naše metoda fungovala dobře v tomto prostředí.”

Tento typ algoritmu je aplikovatelný na různé reálné situace, říká tým. Některé z potenciálních aplikací zahrnují vojenské sledování, roboty ve skladu, řízení dopravních signálů, autonomní vozidla koordinující dodávky a řízení elektrické sítě.

Tým, který provedl tuto průlomovou výzkum, zahrnoval Seung Hyun Kim, Neale Van Stralen a Girish Chowdhary. Bylo prezentováno na konferenci Autonomous Agents and Multi-Agent Systems.