Kaliforniya Texnologiya İnstitutunun alimləri real vaxt rejimində robotların hərəkətini idarə edə bilən Spectral Expansion Tree Search (SETS) alqoritmini işləyib hazırlayıblar.

Sfera.az xəbər verir ki, bu barədə məlumat "Science Robotics" (SR) jurnalında dərc olunub .

SETS optimal robot trayektoriyalarını tapmaq üçün idarəetmə nəzəriyyəsi və xətti cəbr üsullarından istifadə edir. Bu, robotlara nəinki ətraf mühitə reaksiya verməyə, həm də öz hərəkətlərini strateji planlamağa imkan verir. Alqoritm minlərlə mümkün trayektoriyanı tez təhlil edir, onların effektivliyini qiymətləndirir və ən yaxşısını seçir - hamısı saniyənin bir hissəsində.

Bu yanaşmanın əsasını əvvəllər, məsələn, şahmat və Go öyrətmək üçün Google DeepMind -dən AlphaZero sistemində istifadə edilən Monte Karlo ağacı axtarış metodu təşkil edirdi. Bununla belə, sabit qaydaları olan oyunlardan fərqli olaraq, robotlar mümkün hərəkətlərin sayının sürətlə artdığı fiziki dünyada fəaliyyət göstərir.

"Bizim alqoritmimiz optimal həlləri tez tapmaq üçün yeni trayektoriyaları araşdırmaq və sübut edilmiş olanlara daha dərindən baxmaqla balanslaşdırır",-məqalənin həmmüəllifi Con Latrop deyib.

Alqoritmin əsas xüsusiyyəti onun çox yönlü olmasıdır. O, hər bir funksiyanı əl ilə proqramlaşdırmadan istənilən cihaza uyğunlaşdırıla bilər. Alimlər artıq onu Indy Autonomous Challenge yarışında iştirak edəcək avtonom yarış avtomobili üçün istifadə etmək üzərində işləyirlər.

Texnologiya tibb müəssisələrindən tutmuş kosmos missiyalarına qədər müxtəlif mühitlərdə fəaliyyət göstərə bilən daha ağıllı, daha uyğunlaşa bilən robotların inkişafı üçün əsas verə bilər.

İnci

Alimlər robotlara düzgün qərarları tez qəbul etməyi öyrədiblər - YENİ KƏŞF