| +11 голос |
|
Написание программы управления одним автономным роботом, находящимся в неизвестной обстановке и, вдобавок, с помехами связи, является весьма непростым делом. Но все многократно усложняется, если роботов несколько, и если они, в зависимости от задачи, могут работать вместе или по отдельности.
Как правило, существующие инженерные решения для подобных «мультиагентных» систем — команд роботов или устройств с различными функциями — ограничены специальными случаями, в которых либо имеется надежная информация об окружающей среде, либо совместные задачи достаточно просты и могут быть определены заблаговременно.
В мае, на международной конференции по автономным агентам и мультиагентным системам, исследователи из лаборатории CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) Массачусетского технологического института представят новую систему, «сшивающую» имеющиеся программы контроля и позволяющую нескольким роботам взаимодействовать значительно более сложным образом.
Эта система автоматически планирует действия с учетом фактора неопределенности — вероятность того, что связь с агентами будет прервана, или что некий навигационный алгоритм заведет робот в тупик. Для несложных коллективных задач она гарантирует, что комбинация программ будет оптимальной, то есть позволит достигать наилучших результатов, которые возможны, принимая во внимание недостаток информации об окружающей обстановке и ограничения самих программ.
В настоящее время, авторы тестируют свою разработку на макете складского помещения, где от команды программируемых роботов iRobot Creates, собранных на шасси автономных пылесосов Roomba, требуется доставлять произвольно выбранный объект из неопределенного места хранения, а если он оказывается слишком тяжелым, делать это вместе.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| +11 голос |
|
