Ученым впервые удалось создать беспилотную лесную машину, управляемую искусственным интеллектом. В ходе исследования в Университете Умео была разработана система искусственного интеллекта, которая может управлять 16-тонной машиной без вмешательства человека.
Исследование было проведено в сотрудничестве со Skogforsk и Algoryx Simulation. Работа опубликована в журнале Robotics and Autonomous Systems.
Управление роботами с помощью искусственного интеллекта требует больших объемов обучающих данных, что является дорогостоящим и рискованным, когда речь идет о тяжелых машинах. Предварительное обучение в моделируемой среде решает эту проблему, но всегда есть некоторое несоответствие с реальностью.
Исследование Университета Умео показывает, что это препятствие можно преодолеть и для больших и сложных систем. На испытательном полигоне Скогфорска в Ялле недалеко от Упсалы были проведены первые успешные испытания.
В ходе испытаний ИИ получила задачу управлять тяжелой лесозаготовительной машиной, преодолевать различные препятствия и следовать запланированному маршруту. ИИ был заранее обучен на суперкомпьютере Университета Умео за несколько миллионов этапов обучения.
«Результаты показывают, что возможно передать управление ИИ физической лесной машине после ее первого обучения в моделируемой среде», — говорит Виктор Виберг, исследователь Algoryx Simulation, чья докторская диссертация в Университете Умео легла в основу работы. Впервые кому-то удалось продемонстрировать автономное управление такой сложной машиной, как лесозаготовительная машина, с использованием ИИ.
Метод искусственного интеллекта «глубокое обучение с подкреплением» продемонстрировал сверхчеловеческие способности в управлении сложными системами. Однако успехи ограничиваются либо цифровыми системами, либо небольшими и легкими роботами. Тяжелая техника для лесного хозяйства, горнодобывающей промышленности, строительства имеет сложную механику, часто в сочетании с гидравликой. Это затрудняет их контроль.
«Кроме того, экспериментально получать объем обучающих данных, необходимый для обучения моделей ИИ, способных справиться со всеми мыслимыми ситуациями, дорого и опасно», — говорит Мартин Сервин, доцент кафедры физики Университета Умео.
По этим причинам большая часть исследований и разработок проводится в виртуальной среде обучения, мало чем отличающейся от симуляторов, которые уже давно используются для обучения операторов машин. Виртуальная среда основана на физическом моделировании, которое точно рассчитывает динамику машины и взаимодействие с местностью и бревнами деревьев.
В цифровом моделировании модель ИИ может за короткое время исследовать большое пространство причинно-следственных связей между ситуацией, действием и результатом.
«В виртуальной среде тренировка проходит без риска травм и без расхода топлива», — говорит Сервин.
Но, несмотря на высокую степень реализма физических моделей, лежащих в основе моделирования, существует определенное несоответствие реальности. Этот так называемый «разрыв реальности» представляет собой серьезное препятствие, когда предварительно обученную модель необходимо передать для управления физической машиной. В результате ИИ может выполнять неожиданные и нежелательные действия.
До сих пор было неясно, насколько большим препятствием является разрыв с реальностью, когда дело касается тяжелых и сложных машин. Но исследование Университета Умео показывает, что этот разрыв можно преодолеть.
«Впечатляет, что это действительно сработало. Было ясно, как ИИ работал все лучше и лучше с каждым испытанием», — говорит Тобиас Семберг, инженер лаборатории телеоперации лесного хозяйства Скогфорска Трёдссона. Исследование будет представлено на Всемирном конгрессе по лесным исследованиям IUFRO в Стокгольме.
