РОССИЙСКИЕ УЧЕНЫЕ В 100 РАЗ УСКОРИЛИ ИИ-НАВИГАЦИЮ
Специалисты МФТИ, Уфимского университета науки и технологий и лаборатории когнитивных систем ИИ совершили прорыв в области навигации искусственного интеллекта, добившись ускорения в 100 раз.
Новый метод поможет роботам самостоятельно находить оптимальные пути, что в перспективе позволит создавать фабрики, где машины самостоятельно управляют процессами.
В основе разработки — классические «графы видимости». Это способ, который представляет пространство в виде вершин препятствий и ребер — прямых линий между ними. Прокладывание маршрута по этим линиям позволяет получить оптимальный путь.
Раньше построение таких схем «съедало» массу вычислительных ресурсов, поскольку алгоритм попарно проверял пересечения тысяч потенциальных ребер с вершинами. В новой работе авторы нашли возможность перейти к обработке массивов данных одной операцией. Кроме того, ученые предложили «умный» алгоритм, который уменьшает число углов в многоугольниках, которыми обозначены препятствия. Благодаря ему количество вычислений также сокращается при сохранении оптимального варианта пути.
Предложенный подход может применяться в складской логистике, где роботам-погрузчикам нужно ежесекундно прокладывать новые пути между стеллажами. Также он востребован в поисково-спасательных операциях, где обстановка постоянно меняется из-за завалов.
Еще одно возможное применение — управление роями дронов в закрытых помещениях, где каждый аппарат сможет мгновенно перестраивать маршрут, не дожидаясь центрального компьютера. В перспективе разработку могут взять на вооружение создатели роботизированных комплексов, предназначенных для изучения и для исследования космоса.
Специалисты МФТИ, Уфимского университета науки и технологий и лаборатории когнитивных систем ИИ совершили прорыв в области навигации искусственного интеллекта, добившись ускорения в 100 раз.
Новый метод поможет роботам самостоятельно находить оптимальные пути, что в перспективе позволит создавать фабрики, где машины самостоятельно управляют процессами.
В основе разработки — классические «графы видимости». Это способ, который представляет пространство в виде вершин препятствий и ребер — прямых линий между ними. Прокладывание маршрута по этим линиям позволяет получить оптимальный путь.
Раньше построение таких схем «съедало» массу вычислительных ресурсов, поскольку алгоритм попарно проверял пересечения тысяч потенциальных ребер с вершинами. В новой работе авторы нашли возможность перейти к обработке массивов данных одной операцией. Кроме того, ученые предложили «умный» алгоритм, который уменьшает число углов в многоугольниках, которыми обозначены препятствия. Благодаря ему количество вычислений также сокращается при сохранении оптимального варианта пути.
Предложенный подход может применяться в складской логистике, где роботам-погрузчикам нужно ежесекундно прокладывать новые пути между стеллажами. Также он востребован в поисково-спасательных операциях, где обстановка постоянно меняется из-за завалов.
Еще одно возможное применение — управление роями дронов в закрытых помещениях, где каждый аппарат сможет мгновенно перестраивать маршрут, не дожидаясь центрального компьютера. В перспективе разработку могут взять на вооружение создатели роботизированных комплексов, предназначенных для изучения и для исследования космоса.