Передвинуть диван — такое задание дали исследователи Университета Цинциннати роботам, чтобы научить их взаимодействовать друг с другом, оставаясь при этом независимыми.
Эта жизненная ситуация отлично подходит для исследования взаимодействия роботов: она тренирует и реакцию, и координацию — поделился Эндрю Барт, докторант Колледжа инженерии и прикладных наук Университета Цинциннати.
В Лаборатории робототехники и автономных систем Университета началось обучение ИИ-роботов под руководством профессора авиа- и ракетостроения Оу Ма. Для начала исследователи вместо физических предметов решили использовать компьютерную модель длинного жезла, двух препятствий и узкого дверного проема.
Мы усложнили задачу, запретив роботам обмениваться информацией в процессе эксперимента — рассказал Барт.
Роботы не направляли друг друга и не принимали общее решение, как выполнить задачу, опираясь только на генетическую (накопленную ИИ с опытом) нечеткую логику искусственного интеллекта: этот феномен очень похож на ход мыслей человека, который не может утверждать абсолютную правду или ложь.
В идеале мы хотели бы провести такой эксперимент, скажем, с десятью роботами, чтобы воспроизвести сценарий возведения гигантских построек в космосе, для которых потребуется очень много роботов. Наладив коммуникационную сеть между ними, проект можно считать выполненным, чтобы в ситуации, когда один робот вышел из строя, его работу могли бы взять на себя другие
Эксперименты с диваном роботы выполнили на 95%. Также они справились с более трудной задачей — с двумя новыми препятствиями и новой дверью в незнакомой обстановке — на 93%. Дальнейшие эксперименты показали близкие к предыдущим результаты, даже когда исследователи меняли размер “дивана”.
Чем больше роботы справляются с задачами в незнакомой обстановке в частично независимом режиме, тем лучше их результаты и меньше риск допустить ошибку. Это очень важно для групповой работы
Робототехника проделала огромный путь за последние 20 лет, сделав большой вклад в промышленность, космические миссии и торговлю. Сейчас исследователи придумывают новые эксперименты с большим количеством роботов, выполняющих задачи в команде.
