Учёные Университетского колледжа Лондона, а также сотрудники входящих в холдинг Alphabet компаний Google DeepMind и Intrinsic разработали систему RoboBallet, которая позволяет группам роботов быстро и эффективно координировать свою работу, передаёт Financial Times.
Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться
HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа
Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном
Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных
Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор
Пять причин полюбить HONOR 400
Проект под названием RoboBallet демонстрирует, как ИИ может способствовать оптимизации промышленных процессов — исследователи давно работают над вопросом совместной работы роботов, которые часто мешают друг другу. «RoboBallet переводит промышленных роботов в режим отточенного танца, при котором каждая рука движется точно, целенаправленно и с учётом действий своих товарищей по команде. Важно не просто предотвратить столкновения, но и достичь гармонии», — рассказал участник исследовательской группы Мэтью Лай (Matthew Lai).
Наилучших результатов авторам проекта удалось достичь, переведя наборы данных в графический формат и начав моделировать сценарии с участием группы роботизированных манипуляторов. Для эффективной обработки данных использовалось обучение с подкреплением, при котором система получала «вознаграждение», когда успешно справлялась с задачей или решала её быстрее, чем раньше. RoboBallet спланировала и реализовала 40 задач с использованием восьми роботизированных рук — для сравнения, существующие системы позволяли при тех же условиях управлять лишь пятью роботами и решать только 10 задач.
Новая система, отмечают авторы исследования, способна проводить планирование новых рабочих процессов в считанные секунды, тогда как существующим на это требуется несколько дней. RoboBallet предполагает обучение принципам координации совместной работы, а не запоминание конкретных сценариев. Это позволяет задействовать её в крупномасштабных промышленных системах и свободно адаптироваться — так, кузова автомобилей на производстве могут пребывать в незначительно отличающихся положениях. Результаты исследования демонстрируют, что ИИ меняет способы передвижения и навигации роботов, позволяя им быстрее обучаться, выполнять более сложные задачи и эффективнее адаптироваться к изменениям среды, говорят авторы проекта.
Дальнейшее развитие RoboBallet будет осуществляться за счёт расширения материалов в обучающем массиве, включающем видеозаписи совместной работы роботов — аналогичным образом на текстовых архивах обучаются большие языковые модели. На реальных производственных линиях систему пока не разворачивали — она ещё не может координировать действия роботов, обладающих разными возможностями, а также управлять задачами, которые должны выполняться в определённом порядке. Но и этими навыками она в перспективе должна овладеть. Проект едва ли можно назвать неожиданным в техническом аспекте, говорят опрошенные Financial Times эксперты, но его ценность в том, что он может повысить скорость расчётов в сравнении с существующими методами. И в этом плане он представляется перспективным на практике.
About The Author
