Российские ученые создали систему для координации роботов в сложных условиях

Исследователи из Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ представили систему MAPF-GPT для автоматизированных складов и разработчиков транспортных систем. О разработке «Хайтеку» сообщили в пресс-службе Института AIRI.

Российские ученые представят решение MAPF-GPT для многоагентного планирования на ежегодной конференции по искусственному интеллекту AAAI 2025. Система, созданная специалистами Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ, использует новый подход к координации действий множества роботов или программных агентов.

Многоагентное планирование играет критическую роль в автоматизированных логистических системах и умных складах, где десятки и сотни роботов должны одновременно перемещаться в одном пространстве без столкновений.

В то время как традиционные решения используют статические графы с заранее рассчитанными маршрутами, то предложенная система способна принимать решения в режиме реального времени, адаптируясь к меняющимся условиям.

Архитектура MAPF-GPT основана на модели трансформера, которая анализирует наблюдения и строит оптимальные решения на их основе. Механизм внимания позволяет системе выделять критически важную информацию и учитывать действия других агентов, что существенно повышает точность принимаемых решений.

Система обрабатывает входные данные в виде последовательностей фиксированного размера — 256 токенов, кодируя информацию о среде и действиях всех участников.

Особую ценность разработка представляет для динамичных сценариев, в которых условия могут меняться непредсказуемо. Например, она успеет среагировать при появлении человека в рабочей зоне роботов или при изменении конфигурации склада. MAPF-GPT прогнозирует последствия принимаемых решений и корректирует действия роботов на лету, чтобы обеспечить безопасность и эффективность работы.

В ходе работы исследователи создали крупнейший датасет для мультиагентного принятия решений, который содержит миллиард пар «наблюдение-действие». Этот датасет размещен в открытом доступе, что позволит другим исследователям воспроизводить результаты или совершенствовать модель.

Мы уверены, что MAPF-GPT поможет сообществу в развитии методов многоагентного планирования. Исследователи смогут адаптировать модель под новые задачи, а также предлагать более эффективные решения к уже существующим.

Антон Андрейчук, научный сотрудник группы «RL агенты» лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI

На обложке: Изображение от user6702303 на Freepik

Источник: https://dzen.ru/a/Z71sUlGVMiY1hwGU