Інженери створюють роботів, які можуть співпрацювати для переміщення великих об’єктів

Інженери лабораторії Інтелектуальної робототехніки та автономних систем Університету Цинциннаті розробили штучний інтелект (ШІ), щоб навчити роботів співпрацювати для переміщення великих об’єктів. Команда продемонструвала здатність роботів переміщати довгу трубу навколо перешкод і вузьких дверей у комп’ютерних симуляціях.

За словами Андрю Барта, аспіранта Коледжу інженерії та прикладних наук Університету Цинциннаті, завдання переміщення таких об’єктів є ідеальним для роботів.

“Ми зробили це трохи складніше для себе. Ми хочемо виконати завдання з мінімальною кількістю комунікації між роботами”, – сказав Барт.

Барт є головним автором дослідження, опублікованого в журналі Інтуїтивна службова робототехніка. Серед співавторів дослідження були професор Ма, аспірант Університету Цинциннаті Юфенг Сун і старший дослідник Лін Чжан.

Тестування системи

Під час тестів жоден з роботів не керував іншим, і вони не分享нювали стратегію перед виконанням завдання. Роботи покладалися на генетичну розмитість, яка є типом ШІ, що є інтелектуальною технікою контролю, де система імітує людське мислення. Вона робить це, заміняючи просту бінарну класифікацію ступенями правильності та неправильності, і модифікує індивідуальні рішення, щоб “навчитися” з попередніх результатів.

“В кінцевому підсумку, ми хочемо розширити це до 10 або більше роботів, які працюють співпрацюючи над проєктом”, – сказав Барт. “Якщо ви хочете побудувати величезне житло в космосі, наприклад, вам знадобиться багато роботів, які працюють разом. Але якщо ви будете покладатися на мережу зв’язку і вона вийде з ладу, то весь ваш проєкт закінчиться.”

За словами Барта, незалежні роботи означають, що втрати однієї роботи не призведуть до провалу завдання, оскільки інші можуть компенсувати.

Завдання, яке було поставлено перед роботами, полягало в тому, щоб нести віртуальний диван навколо двох перешкод і через вузькі двері, і вони виконали це 95% часу в симуляціях. Роботизовані партнери також продемонстрували 93% успішності в новому сценарії, де були два незнайомі об’єкти та цільова двері в іншому місці. Роботи продемонстрували майже однакову точність і не потребували повторної підготовки. Навіть більш вражаюче, вони продемонстрували те ж саме, коли різні фактори, такі як розмір об’єкта, були змінені.

“Якщо ви можете навчити роботів працювати напівнезалежно з мінімальною кількістю інформації, то ви зробили свою систему більш стійкою до відмов і зробили її легшою для великих груп співпрацювати”, – сказав Барт.

“Наша довгострокова мета полягає в тому, щоб кілька роботів могли співпрацювати для виконання складних завдань – наприклад, переміщення меблів”, – сказав Ма.

Створення нових можливостей

За словами Ма, співпрацюючі роботи можуть створити великі нові можливості в різних галузях, і нові функції безпеки можуть покращити безпеку роботів.

“Є ціла низка застосувань. Будь-яке місце, де є роботи, які виконують завдання, які зараз виконують люди, можна замінити роботами”, – сказав Ма. “Зараз більшість роботів працюють окремо. Але в майбутньому нам знадобиться кілька роботів, які працюють разом, як люди зараз.”

Команда розробляє систему контролю, яка є масштабованою, що дозволяє кільком роботам виконувати завдання.

“І вам не потрібно їх повторно навчати, якщо раптом їх чотири або шість”, – сказав він. “Якщо одна чи дві роботи вийдуть з ладу, інші можуть продовжувати роботу. Це і є ключем.”