Исследователи из Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ представили систему MAPF-GPT для автоматизированных складов и разработчиков транспортных систем. О разработке «Хайтеку» сообщили в пресс-службе Института AIRI.
Российские ученые представят решение MAPF-GPT для многоагентного планирования на ежегодной конференции по искусственному интеллекту AAAI 2025. Система, созданная специалистами Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ, использует новый подход к координации действий множества роботов или программных агентов.
Многоагентное планирование играет критическую роль в автоматизированных логистических системах и умных складах, где десятки и сотни роботов должны одновременно перемещаться в одном пространстве без столкновений.
В то время как традиционные решения используют статические графы с заранее рассчитанными маршрутами, то предложенная система способна принимать решения в режиме реального времени, адаптируясь к меняющимся условиям.
Архитектура MAPF-GPT основана на модели трансформера, которая анализирует наблюдения и строит оптимальные решения на их основе. Механизм внимания позволяет системе выделять критически важную информацию и учитывать действия других агентов, что существенно повышает точность принимаемых решений.
Система обрабатывает входные данные в виде последовательностей фиксированного размера — 256 токенов, кодируя информацию о среде и действиях всех участников.
Особую ценность разработка представляет для динамичных сценариев, в которых условия могут меняться непредсказуемо. Например, она успеет среагировать при появлении человека в рабочей зоне роботов или при изменении конфигурации склада. MAPF-GPT прогнозирует последствия принимаемых решений и корректирует действия роботов на лету, чтобы обеспечить безопасность и эффективность работы.
В ходе работы исследователи создали крупнейший датасет для мультиагентного принятия решений, который содержит миллиард пар «наблюдение-действие». Этот датасет размещен в открытом доступе, что позволит другим исследователям воспроизводить результаты или совершенствовать модель.
Мы уверены, что MAPF-GPT поможет сообществу в развитии методов многоагентного планирования. Исследователи смогут адаптировать модель под новые задачи, а также предлагать более эффективные решения к уже существующим.
Антон Андрейчук, научный сотрудник группы «RL агенты» лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI
Читать далее:
Время может двигаться вперед и назад одновременно: что выяснили физики
Космологический принцип Вселенной поставили под сомнение
Новая смелая гипотеза переписывает историю Вселенной
На обложке: Изображение от user6702303 на Freepik, сведения о лицензии
