Вредные и опасные работы заменят роботами

Ученые вуза обучат группы роботов самостоятельно разбивать одну сложную задачу на подзадачи и распределять их между собой. Ожидается, что предложенная децентрализованная система управления будет универсальной и сможет применяться к различным робототехническим системам. Как отметили в университете, роботы являются помощниками человека при выполнении рутинных, вредных и опасных видов работ, таких как аварийно-спасательные операции, освоение космоса, военные действия. В них одновременно может быть задействовано несколько десятков таких помощников. Проблема состоит в том, что не всегда ими можно управлять централизовано и перед началом операции давать четкие инструкции каждому из них. Бывают ситуации с высокой степенью неопределенности внешней среды, и тогда необходимо использовать децентрализованное управление группой роботов. Например, группу беспилотных летальных аппаратов направляют обследовать зону стихийного бедствия или команду роботов посылают на «разведку» в горящее здание. Заранее угадать, что их ждет, и раздать конкретные задачи, невозможно. Поэтому остро стоит задача научить роботов принимать решения на месте, исходя из ситуации, и договариваться друг с другом, кто и за что будет отвечать. Иначе может получиться так, что несколько машин будут дублировать работу друг друга или пропустят выполнение некоторых задач. - Чем больше задействовано роботов при выполнении глобальной задачи, тем сложнее скоординировать их деятельность, а коллективное принятие решения может занять большое количество времени, – объяснил доцент кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности СКФУ Владимир Антонов. – В критических ситуациях, например, когда нужно оперативно обнаружить в горящем здании пострадавших, любая задержка может стоить человеческой жизни. Есть и другая причина, по которой важно оптимизировать работу робототехнических систем. Как правило, у автономных робототехнических устройств небольшая вычислительная мощность. Она примерно такая же, как у современного мобильного телефона, поэтому важно оптимально использовать внутренние и внешние ресурсы. Если два робота решили обследовать одну и ту же зону, они должны оценить, кто при этом потратит меньше ресурсов (энергии). Второму нужно будет выбрать новую стратегию Для того чтобы научить группу роботов оперативно принимать оптимальные решения, будут использоваться искусственные нейронные сети и машинное обучение. По предлагаемой тематике аспирант кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности Михаил Гурчинский выиграл грант РФФИ по теме «Разработка методов и алгоритмов распределения задач в роевых робототехнических системах на основе искусственных нейронных сетей и технологии распределенного реестра». - Интерес к системам управления роями робототехнических средств вызван перспективностью их применения в гражданских и военных задачах: обеспечение связи, реагирование на чрезвычайные ситуации, космические полёты, медицинские процедуры, обнаружение мин, подводные исследования, сбор сведений и многое другое, - объяснил Михаил Гурчинский. - Перспективность применения роя роботов обусловлена их свойствами: масштабируемость, гибкость и отказоустойчивость. При этом для обеспечения эффективной работы рою требуется решение ряда проблем, одной из которых является распределение целей и задач между роботами с учетом характера целей, функциональных возможностей каждого робота и среды их функционирования. - Мы применяем новый, киберфизический подход к моделированию, – рассказала заведующая кафедрой прикладной математики и компьютерной безопасности СКФУ Фариза Тебуева. – Этот подход предлагает рассматривать в совокупности, а не по отдельности физическую оболочку объекта и его вычислительные ресурсы. Мы учитываем влияние разных внешних и внутренних параметров друг на друга, что позволяет добиваться более точного управления. Ожидается, что на отладку проблемно-ориентированной децентрализованной системы коллективного принятия решений, корректировку заложенных в ее основу алгоритмом уйдет примерно год. В будущем ее можно будет применить на разные робототехнические системы от промышленных роботов до беспилотных автомобилей. - За подобными системами будущее, - подчеркнул и.о. директора Института математики и информационных технологий имени профессора Н.И. Червякова Вячеслав Петренко. – Представьте, есть завод, на котором роботы собирают машину. Каждый из них заточен на выполнение строго определенной задачи, не догадывается, чем занимаются его коллеги и каков будет конечный продукт. Выстраивает очередность действий человек. Без него у вас будет просто набор деталей. Если научить роботов самостоятельно разбивать задание на задачи и распределить их между собой, они смогут сами скоординировать свои действия без участия человека, что возможно повысит эффективность производства В планах научного коллектива разработка полностью автономных робототехнических систем, например, система мониторинга ЧС с помощью беспилотных летательных аппаратов. По задумке ученых, получив фотографию со спутника с изображением пожара, такие беспилотники будут сами отправляться обследовать место, распределять между собой работу по сбору информации о ситуации и передавать ее в МЧС или пожарную часть для оперативного реагирования.