Универсальная среда поможет координировать работу тысяч роботов одновременно
Российские учёные создали среду CAMAR для обучения и тестирования алгоритмов управления множеством автономных агентов, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
«Мы хотели создать инструмент, который одновременно быстрый, гибкий и приближенный к реальным условиям. Наш подход позволяет проверять, как сотни агентов взаимодействуют в ограниченном пространстве, и делать это на скорости, которая раньше была недоступна», – рассказал исследователь группы RL-агентов Лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI Артём Пшеницын, чьи слова цитирует пресс-служба института.
Гибкая и быстрая
Инструмент во время симуляции активности роботов за каждую секунду одновременно просчитывает более 100 тысяч шагов движения. Система может работать с 800 и более роботами, что помогает оперативнее обучать алгоритмы и тестировать их в сложных сценариях с большим числом объектов.
Гибкость – ещё одно преимущество системы симуляции активности роботов. Для неё можно задавать собственные правила движения агентов и создавать разные типы карт местности.
Среда сохраняет высокую скорость работы даже при высокой степени настройки. Благодаря этому можно сравнивать разные подходы к управлению роботами, разрабатывать гибридные методы и находить оптимальные пути решения определённых задач.
Разработка усовершенствует работу роботов на складах и в системах городской логистики.