Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали новую систему, которая может усовершенствовать коммуникацию между людьми и роботами в сложных ситуациях, например в ходе спасательных операций. Новая модель взаимодействия сокращает объем ненужных коммуникаций на 60%, существенно снижая информационную нагрузку на участников.

Во время своего общения автономные роботы передают друг другу бесконечный поток данных, сообщающих о каждом мельчайшем изменении ситуации. Большинство этих данных избыточны, и, более того, после каждого получения апдейта все собеседники должны оценить эффект от совершенного действия на их собственную активность. Как следствие, чем больше информации получает робот, тем больше вещей могут замедлить его работу.

Разработка MIT позволила сократить число совершаемых коммуникаций на 60%. Чтобы добиться такого результата, инженеры первым делом удалили из модели все априорные сведения участников общения (агентов) об их ближайшем окружении.

Это решение продиктовало следующий шаг – из системы был удален и оценочный алгоритм, который следит за вероятностью эффективности каждого совершенного действия. Новая система отныне предполагает, что каждое совершенное действие является полностью успешным.

Вместо передачи обновленных данных при каждом изменении ситуации, модель позволяет агентам выбрать один из трех вариантов: проигнорировать новую информацию, использовать ее, но не передавать другим агентам или использовать и транслировать другим участникам.

Каждый вариант имеет свои плюсы и минусы, и ответственность за оценку каждого решения лежит на самом агенте. Для этого каждый робот непрерывно ведет анализ "затраты — отдача" на основании собственных активностей и предполагаемых действий напарников.

Команда MIT протестировала новую модель общения на трех сотнях различных симулированных спасательных задачах, в которых участвовали только роботы. Результаты оказались не совсем положительными — традиционная модель непрерывного общения показала чуть большее число успешных выполнений задачи (примерно на 2–10% больше, чем в новой).

Однако разработанная модель имеет большой потенциал в смешанных робото-человеческих командах, где непрерывный обмен данными просто невозможен в силу природы человеческого мозга. Сейчас команда планирует новую серию экспериментов в смешанных группах, которые позволят усовершенствовать систему.

Текущие результаты проекта были представлены авторами на ежегодном собрании Ассоциации лаборатории разработки искусственного интеллекта (CSAIL MIT).

Массажный шлем

Турбосушилка MT4111