ბიოლოგიურად შთაგონებული ალგორითმები რობოტებს თანამშრომლობას ასწავლიან

რობოტების შემუშავებაში თანამშრომლობის დროც დადგა. და ამ შემთხვევაში, მეცნიერები ვერაფერს შთააგონებდნენ, გარდა... ბიოლოგიის. რადგან ბუნებაზე უკეთ ვინ იცის თანამშრომლობის წესები?

თანამშრომლობის სწავლა

ისინი ბიოლოგიური მორფოგენეზით იყვნენ შთაგონებული და ამის საფუძველზე შექმნეს თვითორგანიზაციის ალგორითმი. ისინი, ან სურეის უნივერსიტეტის მეცნიერთა გუნდი. ეს აღმოჩენა, სავარაუდოდ, საშუალებას მისცემს შექმნას რობოტების მოდელები, რომლებიც მომავალში შეძლებენ ერთმანეთთან თანამშრომლობას. ვებსაიტთან საუბარში techxplore.comერთ-ერთმა პროფესორმა თქვა დოკუმენტის შესახებ, სადაც მან შეასრულა კვლევის მთელი სამუშაო პროცესი: თავიდან კოლექტიური სისტემების თვითორგანიზებამდე, როგორიცაა რობოტების გროვა. ახალი ალგორითმი რობოტებს საშუალებას მისცემს ითანამშრომლონ მკაფიო, კონტროლირებადი, პროგნოზირებადი და მართვადი გზით..

წყარო: techxplore.com

რაც არ ცვლის იმ ფაქტს, რომ ამ სფეროში მუდმივად იზრდება შეზღუდვები, რომლებიც დაკავშირებულია, სხვა საკითხებთან ერთად, ჯგუფის მიერ ქცევის კონკრეტული მოდელის გენერირების წესებთან. სწორედ აქ დაიბადა იდეა ბიოლოგიური მოლეკულებისგან შთაგონების აღების შესახებ, სადაც უჯრედებს შეუძლიათ დამოუკიდებლად წარმართონ საკუთარი თავი სწორი მიმართულებით ან ადრე განსაზღვრული მიმართულებით ეგრეთ წოდებული მორფოლოგიური განვითარების გზით. გრადიენტის გამოყენებით მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტის წყალობით რობოტებში უჯრედების ქცევის ეს ნიმუში ხელახლა შექმნეს.

როგორ დაგვეხმარება ეს სისტემა?

სურეის უნივერსიტეტის მეცნიერების მიერ შემუშავებული ალგორითმი რობოტებს საშუალებას მისცემს მომავალში უკეთ იმუშაონ ერთად. ეს იმას ნიშნავს, რომ უფრო რთული დავალებები შესრულდება უკეთ და ეფექტურად. ეს ასევე სასარგებლო იქნება ისეთ სიტუაციებში, როდესაც მთავარი საფუძველია ადამიანისა და რობოტის ურთიერთობა. და მიუხედავად იმისა, რომ ბიოალგორითმი ჯერ კიდევ ტესტირების ფაზაშია და ჯერ არ არის გამოცდილი რეალურ პირობებში, ღირს ამ საკითხის უფრო დეტალურად დათვალიერება. მეცნიერები უკვე გეგმავენ ამ მეთოდის გამოყენებას ისეთი მიზნებისთვის, როგორიცაა გარემოს დასუფთავება ან საშიში გაზების გაჟონვის თვალყურის დევნება. და ეს, როგორც ვიცით, არის ახლა სასარგებლო და უახლესი ცოდნა, რადგან, სამწუხაროდ, გარემოსდაცვითი საკითხები ამჟამად საუკეთესო ფორმაში არ არის.

ჩვენ გირჩევთ ელექტრონულ წიგნს ხელოვნური ინტელექტის შესახებ