Коллективная деятельность роботов: как управлять их поведением?
Интервью
Photo by Science in HD on Unsplash
Продолжаем серию интервью, в которых мы рассказываем о новаторских разработках и актуальных научных проектах, реализуемых в МГППУ.
Научная деятельность активно ведется не только в научных центрах и институтах МГППУ, но и на факультетах. О проекте «Моделирование поведения вероятностных многоагентных систем», высоко оцененном на федеральном уровне и отмеченном рядом наград, рассказывает заведующий учебно-производственной лабораторией технических и программных средств обучения студентов с ограниченными двигательными функциями, преподаватель кафедры прикладной информатики и мультимедийных технологий факультета «Информационные технологии» Сергей Игоревич Попков.
Сергей Игоревич, расскажите, пожалуйста, когда и как началась работа над проектом?
Работа над проектом началась в 2015 году. В ходе изучения широкого круга прикладных задач, востребованных в современной науке и имеющих практическую значимость, наиболее перспективной и интересной показалась проблема исследования коллективного поведения и организации группового управления роботами.
Конечно, пришлось столкнуться с неизбежными вызовами ввиду сложности и объема проблемы: когда в рамках исследования создавался первый прототип модели, не было уверенности в том, что выбранный подход к решаемой задаче в принципе верен и охватывает достаточно широкий спектр задач. Однако, работа была высоко оценена на Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи «НТТМ-2015» и отмечена дипломом, были собраны контакты заинтересовавшихся проектом специалистов.
Вскоре модель была представлена на научных семинарах в Военной академии Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого, где она также была принята, и ее под свое покровительство взял Главный научно-исследовательский испытательный центр робототехники Министерства обороны РФ.
Появилась возможность убедиться в работоспособности проекта, скорректировать первоначальные огрехи и неточности за счет опыта практиков. К 2017 году пилотная версия программной реализации была зарегистрирована в Роспатенте как "Программа для моделирования стохастического поведения прикладной многоагентной системы”.
К 2018 году реализацию модели значительно улучшили, она стала более гибкой, дружественной к пользователю, получила дополнительный функционал, например, возможность осуществлять задачи прогнозирования и тренировки операторов сложных систем, переросла в программный комплекс.
В таком виде работа стала победителем финального этапа Всероссийского межотраслевого молодёжного конкурса научно-технических работ и проектов «Молодёжь и будущее авиации и космонавтики» в 2018 году в номинации "Математические методы в аэрокосмической науке и технике" и заняла II место на Всероссийском конкурсе Министерства обороны РФ 2018 года по поиску в интересах Вооруженных Сил Российской Федерации научно-исследовательских работ граждан РФ.
По мере своего развития проект был поэтапно представлен на Всероссийских научных конференциях «Нейрокомпьютеры и их применение» в 2016-2019 годах: в этот период работа была отмечена дипломами за лучший научный доклад и за лучшую научную работу в секции. То есть результаты исследования были положительно оценены и с теоретической, и с практической точки зрения.
Какие цели были поставлены разработчиками проекта, какова его практическая значимость?
Представим себе пока еще футуристический сценарий, который, тем не менее, хорошо иллюстрирует суть задачи: у пациента обнаружена опухоль в такой области, которую невозможно прооперировать привычными хирургическими способами, но можно удалить с помощью наноботов - маленьких роботов, внедряемых в человека. Сейчас ведутся исследования в наноробототехнике, которые, будем надеяться, позволят в недалеком будущем осуществить построение таких роботов.
Однако, возникает вопрос: как именно должны себя вести такие роботы, чтобы добиться цели, не повредить самому пациенту и, по возможности, не дать повредить себя в ходе операции? Иначе говоря, как должна выглядеть функция, максимально повышающая вероятность успеха роботов в этом мероприятии при условии, что они будут действовать сообща? Чем характеризуется поведение этого «роя роботов» - таких независимых, но взаимосвязанных механизмов?
Подобную задачу можно расширить для любого сценария, подразумевающего совместную работу электронно-вычислительных устройств, называемых «агентами», с целью достижения некоторой цели в ходе взаимодействия с окружением. То есть, эта технология может находить самое широкое применение: от использования в домашних пылесосах до беспилотников и робототехнических автономных комплексов.
Программный комплекс, построенный на основе результатов исследования, может использоваться как тренажер для операторов сложных систем и средство оценки уровня компетентности управляющего состава - например, при подготовке операторов к управлению сложными робототехническими комплексами. Востребованность такого тренажера существенно возрастает, если ценой ошибки оператора в ходе обычной тренировки без использования программного комплекса может быть выход из строя уникальной дорогостоящей техники или даже более трагичные сценарии развития событий.
Поэтому был разработан математический аппарат или модель, которая обеспечивает более общее, вероятностное представление подобного взаимодействия агентов и окружения, а описание класса таких задач, соответственно, определяется понятием «моделирование многоагентных систем».
Надежность и эффективность модели и выявленных в ходе исследования зависимостей была проверена на основе анализа 320000 вычислительных экспериментов с различными параметрами.
Используются ли в исследовании принципиально новые подходы? Что это за подходы?
Модель должна адекватно и эффективно работать в разных условиях для разных задач, боевых и мирных, как на персональном компьютере, так и на робототехнических комплексах или встраиваемых системах. Поэтому, для оптимизации работы модели были внедрены новые численные методы, позволяющие добиться повышения ее быстродействия.
Как проект будет развиваться в дальнейшем?
На данный момент агенты в рамках модели действуют по единому принципу, что несколько сужает круг решаемых задач. Планируется преодолеть это ограничение и расширить количество учитываемых моделью параметров. Все актуальные данные о ходе разработки можно посмотреть на странице проекта, а последние достижения, связанные с проектом – по ссылкам в моем международном научном профиле ORCID.
Большое спасибо, Сергей Игоревич, желаем Вам новых успехов и достижений!