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ROBOTICA/ Così i robot imparano (da soli) a fare lavoro di squadra

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Foto Georgia Institute of Technology  Foto Georgia Institute of Technology

Nelle situazioni reali insomma, c’è un troppo rumore che disturba la comunicazione e genera incertezza su quello che succede, rendendo difficile il prendere decisioni. Il nuovo sistema, sviluppato in particolare da Christopher Amato con Leslie Kaelbling e George Konidaris, fa leva su tre elementi: un insieme di algoritmi di controllo di basso livello - che i ricercatori del MIT definiscono “macro-azioni” - che governa i comportamenti degli agenti collettivamente o individualmente; una serie di statistiche circa l'esecuzione di tali programmi “in un ambiente particolare”; infine un sistema per la valutazione dei diversi esiti: ad esempio: realizzare un obiettivo ha una elevato valutazione positiva, ma se c’è troppo consumano di energia la valutazione diventa negativa. 

Nel programma è previsto che le statistiche possano essere raccolte automaticamente, semplicemente lasciando agire per un po’ i multi agenti, sia nel mondo reale che nelle simulazioni. Nell’attività prima descritta, ad esempio, i robot che cercano di spostarsi all'interno del magazzino possono finire in un vicolo cieco, per un certo tempo, o la loro banda di comunicazione può cadere per qualche altra frazione del tempo; e tali frazioni possono variare per i robot che si muovono su altri percorsi nello stesso magazzino. Il sistema prende questi input e poi decide il modo migliore per combinare macro-azioni al fine di massimizzare l’attività dell’intero sistema. Può utilizzare tutte le macro-azioni, oppure può utilizzare solo un piccolo sottoinsieme; e li può utilizzare in modi che il progettista umano non aveva pensato. 

Il nuovo sistema messo elaborato al MIT sembra quindi destinato ad abbattere la diffidenza verso i Dec-POMDPs e spianare la strada verso la robotica collaborativa

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