Kontwolè rezo neral bay estabilite pou robo konplèks, pave wout la pou deplwaman pi an sekirite nan machin otonòm ak machin endistriyèl. Chèchè nan Enstiti Teknoloji Massachusetts te devlope yon algorithm efikas pou otantifye fonksyon Lyapunov nan sistèm konplèks, asire estabilite ak sekirite robo ki kontwole rezo neral yo nan yon varyete anviwònman.
Rezo neral yo te gen yon gwo enpak sou fason enjenyè yo desine contrôleur robo, sa ki lakòz machin ki pi adaptab ak efikas. Sepandan, sistèm aprantisaj machin ki tankou sèvo sa yo se tou yon epe de bò: konpleksite yo fè yo pwisan, men yo tou lite pou asire ke robo ki mache ak rezo neral ka fè travay yo san danje.
Fason tradisyonèl pou verifye sekirite ak estabilite se atravè yon teknik ki rele fonksyon Lyapunov. Si ou ka jwenn yon fonksyon Lyapunov ak yon valè ki toujou ap diminye, Lè sa a, ou ka konnen ke ensekirite a oswa enstabilite ki asosye ak valè ki pi wo yo pa janm ap rive. Sepandan, pou robo kontwole pa rezo neral, metòd anvan yo pou verifye kondisyon Lyapunov yo pa t 'echèl byen nan machin konplèks.
Chèchè nan MIT Syans Enfòmatik ak Entèlijans Atifisyèl Laboratwa (CSAIL) ak lòt enstitisyon yo te kounye a devlope nouvo teknoloji ki pèmèt sètifikasyon rijid nan Lyapunov informatique nan sistèm ki pi konplèks. Algorithm la avèk efikasite rechèch ak verifye fonksyon Lyapunov, ki bay yon garanti estabilite pou sistèm lan. Apwòch sa a gen potansyèl pou fè deplwaman robo ak machin otonòm, ki gen ladan avyon ak veso espasyèl, pi an sekirite.
Pou depase algoritm anvan yo, chèchè yo te jwenn yon chemen kout pou ekonomize lajan nan pwosesis fòmasyon ak validation. Yo jenere kont-egzanp ki pi ba yo-pa egzanp, done kontre nan detèktè ki ta ka enfim contrôleur-epi answit optimize sistèm robotik la pou fè fas ak kont-egzanp sa yo. Konprann ka kwen sa yo ede aprantisaj machin jere sitiyasyon difisil, sa ki pèmèt yo opere san danje nan yon seri kondisyon pi laj pase anvan. Lè sa a, yo devlope yon nouvo fòmil verifikasyon ki kapab sèvi ak yon validateur rezo neral évolutive, -CROWN, pou bay garanti strik nan pi move ka anplis kont-egzanp yo.
"Nou te wè kèk pèfòmans anpirik enpresyonan sou machin AI-kontwole tankou robo umanoid ak chen robo, men kontwolè AI sa yo manke asirans fòmèl ki enpòtan pou sistèm sekirite yo." "Travay nou an fèmen diferans ki genyen ant nivo pèfòmans kontwolè rezo neral ak garanti sekirite ki nesesè pou deplwaye kontwolè rezo neral ki pi konplèks nan mond reyèl la," te di Lujie Yang, yon etidyan PhD nan jeni elektrik ak syans enfòmatik (EECS). Massachusetts Institute of Technology ak yon chèchè afilye CSAIL. "
Nan yon demonstrasyon dijital, ekip la te simulation ki jan yon abèy quadcopter ak yon Capteur Lidar ta estab nan yon anviwònman ki genyen de dimansyon. Algorithm yo avèk siksè dirije abèy la nan yon pozisyon ki estab, lè l sèvi avèk sèlman enfòmasyon limite anviwònman an ki bay nan Capteur Lidar la.
Nan de lòt eksperyans, apwòch yo te pèmèt de simulation sistèm robotik yo opere estab nan yon seri pi laj de kondisyon: yon pandil Envèse ak yon machin ki swiv chemen. Eksperyans sa yo, byenke piti, yo pi konplèks pase validasyon rezo neral anvan yo ta ka fè, espesyalman paske yo gen ladan modèl Capteur.
"Kontrèman ak pwoblèm aprantisaj machin komen, itilizasyon strik nan rezo neral kòm fonksyon Lyapunov mande pou rezoud pwoblèm optimize mondyal difisil, kidonk évolutivité se yon blokaj kle," te di Sicun Gao, pwofesè asosye nan syans òdinatè ak jeni nan University of California, San Diego. .
Li ofri amelyorasyon siyifikatif nan évolutivité ak bon jan kalite solisyon konpare ak metòd ki egziste deja. Travay sa a ouvè direksyon enteresan pou plis devlopman nan algoritm optimize pou metòd neral Lyapunov la, osi byen ke itilizasyon solid nan aprantisaj pwofon nan kontwòl ak robotik.
Nouvo metòd estabilite a gen potansyèl pou yo aplike lajman. Nan aplikasyon sa yo, sekirite se esansyèl. Li ka ede asire ke machin oto-kondwi tankou avyon ak veso espasyèl kondwi pi fèt san pwoblèm. Menm jan an tou, dron ki delivre atik oswa kat diferan tèren ka benefisye tou de garanti sekirite sa a.
Nouvo apwòch la pa limite a robotik epi li ka ede lòt aplikasyon nan tan kap vini an, tankou pwosesis byomedikal ak endistriyèl. Pandan ke teknoloji a se yon amelyorasyon sou travay anvan an tèm de évolutivité, chèchè yo ap eksplore ki jan li ka fè pi byen nan sistèm ki gen pi gwo dimansyon. Yo vle tou konsidere done pi lwen pase lekti lidar, tankou imaj ak nwaj pwen.
Kòm yon direksyon rechèch nan lavni, ekip la espere bay menm garanti estabilite pou sistèm nan anviwònman ensèten ak sansib a entèferans. Pou egzanp, si yon abèy ekspoze a yon gwo van, chèchè vle asire ke li toujou vole stab epi akonpli misyon li gen entansyon.
Anplis de sa, yo gen entansyon aplike metòd yo nan pwoblèm optimize, ak objektif pou minimize tan ak distans ki nesesè pou robo a ranpli travay la pandan y ap kenbe estabilite. ak plan yo elaji teknoloji yo nan robo umanoid ak lòt machin nan mond reyèl la kote robo a bezwen yo dwe estab lè yo an kontak ak anviwònman li yo.
