Новый подход к управлению роботами: самоорганизующаяся нервная система

Инженеры из Бельгии и Дании предложили кардинально новый подход к совместной работе роботов. Он вдохновлен работой нервной системы и сочетает преимущества иерархии и самоорганизации. Достижение описано в научной статье, опубликованной в журнале Science Robotics. Машины сами назначают себе «мозг» и перестраивают взаимодействие на ходу. Научный обозреватель Forbes Анатолий Глянцев обращает внимание на то, что умные, гибкие и отказоустойчивые рои роботов могут стать как прекрасным инструментом для выполнения различных задач, так и грозным оружием

Учёные из Дании и Бельгии предложили новый подход к управлению работой роботов: создать нечто вроде самоорганизующейся нервной системы self-organizing nervous systems, или SoNS , при которой роботы смогут сами себе назначать "мозг" - робота, собирающего данные со всей сети, принимающего решения и отдающего команды. При этом, все остальные участники системы смогут самостоятельно взвешивать команды "мозга" и решать что важнее — предписанные им действия или собственные решения. Правда, сейчас эксперты спорят, где можно применить подобную систему: от поисково-спасательных работ до домашней уборки она была бы незаменима. Однако она же и превратит роботов в грозное оружие. И об этом нельзя забывать.

Исследователи разработали концепцию роевого интеллекта, вдохновленную структурой человеческой нервной системы Традиционно такие рои строятся по принципу самоорганизованной иерархии, в основе которой лежат биологические модели социальных насекомых. Однако создание эффективной иерархии в структуре роботов остается сложной задачей для специалистов в области ИИ. Учёные из Бельгии разработали самоорганизующиеся нервные системы SoNS , аналогичные человеческим. Эти структуры позволяют строить многоуровневые архитектуры, где каждый робот выполняет свою роль, а "мозг" управляет действиями группы. Каждый агент может быть заменён, даже "мозг", и "общается" только с ближайшими соседями, что сохраняет гибкость системы. При любой возможности агент стремится "приобрести" соседа, но тот может отказаться, если уровень его нервной системы ниже. Если условия иные, то сосед соглашается и становится "дочерним" роботом, объединяясь с "родителем" и подключая нижестоящих. "Родитель" также имеет возможность сменить "дочернего" робота на более эффективного. Система SoNS позволяет непрерывное перераспределение ресурсов. Уникальность этой модели заключается в том, что она сочетает преимущество централизованного управления с гибкостью и устойчивостью децентрализованных систем. Исследование, опубликованное в журнале Science Robotics, подтверждает эффективность подхода SoNS через успешные испытания с воздушно-наземными роботами, решающими задачи решения экологических проблем, навигации и спасения.

Забирай эксклюзивное предложение для пользователей Tek.fm *Предложение ограничено

В Брюсселе учёные разработали новую архитектуру управления роем роботов SoNS, в которой роботы занимают временные позиции, подобно нервной системе человека, а мозг выступает датацентром. В сети управления SoNS самоорганизующаяся нервная система каждый робот взаимодействует только с ближайшими соседями. Это позволяет избежать узких мест и обеспечить управление большим числом роботов как единым целым! Источник видео: ULB #новости Подписаться

Беспилотники объединили в самоорганизующуюся нервную систему. Исследователи из Брюссельского университета разработали новую архитектуру роя роботов или беспилотников, которая позволяет роботам самоорганизовываться, координировать действия и планировать свои дальнейшие шаги по выполнению миссии. Сеть получила название "самоорганизующейся нервной системы" или SoNS. В этой "нервной системе" роботы один за другим занимают определенные позиции в иерархии, и уже высшая позиция в этой иерархии становится "мозгом", направляющим и контролирующим весь рой во время миссии. Каждый робот общается только со своими непосредственными соседями, что позволяет предотвратить образование узких мест, возникающих в центральном узле в полностью централизованной системе. SoNS позволяет программировать рой роботов так же, как если бы это был один робот, и работает это вполне эффективно. Ученые проводили эксперимент с участием 250 воздушных и наземных аппаратов, и смогли эффективно координировать действия всей большой группы, направленные на захват целей.