Robotika
AI pomaže u obuci timova kolaborativnih robota i dronova
Tim istraživača na Sveučilištu Illinois Grainger College of Engineering razvio je novu metodu za obuku više agenata poput robota i dronova da rade zajedno uz korištenje umjetne inteligencije (AI). Agenti se oslanjaju na učenje s pojačanjem, što je jedna od glavnih vrsta tehnika strojnog učenja.
Decentralizirana tehnika
Huy Tran je inženjer zrakoplovstva na sveučilištu.
"Lakše je kada agenti mogu međusobno razgovarati", rekao je Huy Tran. “Ali željeli smo to učiniti na način koji je decentraliziran, što znači da ne razgovaraju jedni s drugima. Također smo se usredotočili na citate gdje nije očito kakve bi trebale biti različite uloge ili poslovi za agente.”
Prema Tranu, ovaj scenarij je složeniji jer nije jasno što jedan agent treba učiniti protiv drugog agenta.
“Zanimljivo je pitanje kako s vremenom naučimo zajedno izvršiti zadatak”, rekao je.
Tehnika učenja potkrepljivanjem
Tim se oslonio na tehniku strojnog učenja koja se zove učenje s pojačanjem kako bi zaobišao ovaj problem. To im je omogućilo da stvore pomoćnu funkciju koja agentu govori kada radi nešto korisno za tim.
"S timskim golovima, teško je znati tko je pridonio pobjedi," nastavio je Tran. „Razvili smo tehniku strojnog učenja koja nam omogućuje da prepoznamo kada je pojedinačni agent doprinio globalnom cilju tima. Ako gledate sportski, jedan nogometaš može zabiti, ali želimo znati i akcije drugih suigrača koje su dovele do gola, poput asistencija. Teško je razumjeti te odgođene učinke.”
Algoritmi istraživača također identificiraju kada agent ili robot radi nešto što je u suprotnosti ili ne pridonosi cilju.
"Nije toliko robot odlučio učiniti nešto pogrešno, samo nešto što nije korisno za krajnji cilj", rekao je.
Algoritmi su testirani pomoću simuliranih igara, kao što je StarCraft.
"StarCraft može biti malo nepredvidljiviji — bili smo uzbuđeni vidjeti da naša metoda dobro funkcionira iu ovom okruženju."
Ova vrsta algoritma primjenjiva je na različite situacije u stvarnom svijetu, kaže tim. Neke od potencijalnih primjena uključuju vojni nadzor, robote u skladištu, kontrolu prometne signalizacije, autonomna vozila koja koordiniraju isporuke i kontrolu električne mreže.
Tim koji je proveo ovo revolucionarno istraživanje uključivao je Seung Hyun Kim, Neale Van Stralen i Girish Chowdhary. Predstavljen je na recenziranoj konferenciji Autonomous Agents and Multi-Agent Systems.
