Một công cụ lập kế hoạch thuật toán được phát triển bởi một nhóm tại Viện Robotics (RI) của Đại học Carnegie Mellon có thể hỗ trợ giao nhiệm vụ cho con người và robot. Người lập kế hoạch có tên là “Hành động, Ủy quyền hoặc Tìm hiểu” sẽ xem xét danh sách các hoạt động trước khi xác định phương pháp tốt nhất để phân bổ chúng.
Trình lập kế hoạch thuật toán có thể hỗ trợ giao nhiệm vụ cho con người và robot
Bài báo có tựa đề “Lập lịch phối hợp học tập và phân bổ nhiệm vụ trong nhóm người-robot,” Nó được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Robot và Tự động hóa ở Philadelphia. Các nhà nghiên cứu tập trung vào ba câu hỏi chính trong nghiên cứu:
- Khi nào robot nên hành động để hoàn thành nhiệm vụ?
- Khi nào một nhiệm vụ nên được giao cho con người?
- Khi nào robot nên học một nhiệm vụ mới?
“Có những chi phí liên quan đến các quyết định được đưa ra, chẳng hạn như thời gian con người cần để hoàn thành một nhiệm vụ hoặc dạy robot hoàn thành nhiệm vụ và chi phí cho việc robot không thực hiện được nhiệm vụ. Với tất cả những chi phí đó, hệ thống của chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn sự phân công lao động tối ưu,” Shivam Vats, tác giả chính và bằng tiến sĩ, cho biết. sinh viên ở RI.
Công việc này có thể hữu ích trong các cơ sở sản xuất và lắp ráp cũng như các cơ sở khác nơi con người và robot cộng tác để hoàn thành nhiều nhiệm vụ. Bằng cách sử dụng mô hình trong đó con người và máy móc đặt các khối vào một bảng ghim và xếp chồng các bộ phận có hình dạng và kích cỡ khác nhau được sản xuất bằng gạch Lego, công cụ lập kế hoạch thuật toán đã được thử nghiệm, như có thể thấy bên dưới.
“Vấn đề lập kế hoạch này dẫn đến một cây tìm kiếm phát triển theo cấp số nhân với n – làm cho các thuật toán tìm kiếm đồ thị tiêu chuẩn trở nên khó hiểu. Chúng tôi giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển đổi vấn đề thành một chương trình số nguyên hỗn hợp có thể được giải quyết một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các bộ giải sẵn có với giới hạn về chất lượng giải pháp. Để dự đoán lợi ích của việc học, chúng tôi sử dụng mô hình mô phỏng gần đúng của các nhiệm vụ để huấn luyện mô hình điều kiện tiên quyết được tham số hóa bởi nhiệm vụ huấn luyện. Cuối cùng, chúng tôi đánh giá cách tiếp cận của mình về các nhiệm vụ chèn chốt và xếp chồng Lego – cả trong mô phỏng và trong thế giới thực, cho thấy sự tiết kiệm đáng kể nỗ lực của con người,” các tác giả giải thích.
Việc ủy quyền và phân công lao động ngay cả khi có robot trong nhóm không phải là điều mới mẻ. Nhưng nghiên cứu này cũng là một trong những nghiên cứu đầu tiên đưa việc học của robot vào lý luận của nó.
“Robot không còn ở trạng thái tĩnh nữa. Chúng có thể được cải thiện và có thể được dạy,” Vats nói.
Trong sản xuất, con người có thể vận hành cánh tay robot theo cách thủ công để hướng dẫn máy cách thực hiện quy trình. Việc dạy robot cần có thời gian và do đó, giá thành ban đầu rất đắt. Tuy nhiên, nếu robot có thể học một kỹ năng mới và dự đoán những hoạt động khác mà nó có thể thực hiện sau khi học xong kỹ năng đó thì điều đó có thể có lợi về lâu dài. Khả năng của robot dự đoán những công việc bổ sung mà nó có thể làm sau khi học một kỹ năng mới là một phần tạo nên sự phức tạp của nó. Nếu bạn chưa quen với trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành, hãy xem bài viết của chúng tôi có tựa đề AI trong sản xuất: Tương lai của ngành công nghiệp 4.0.
Với dữ liệu này, trình lập kế hoạch thuật toán sẽ chuyển vấn đề thành một chương trình số nguyên hỗn hợp – một kỹ thuật tối ưu hóa thường được sử dụng trong lập kế hoạch, lập kế hoạch sản xuất và thiết kế mạng – có thể được xử lý hiệu quả bằng phần mềm có sẵn. Trong mọi trường hợp, công cụ lập kế hoạch thuật toán hoạt động tốt hơn các mô hình truyền thống và giảm chi phí hoàn thành nhiệm vụ từ 10% đến 15%. Hiệu quả mà trí tuệ nhân tạo mang lại là không thể phủ nhận. Trong thế giới ngày nay, AI thúc đẩy ngành công nghiệp 4.0 sự chuyển đổi và mọi chuyên gia nên để mắt tới.
Vats đã trình bày bài báo “Lập kế hoạch học tập và phân bổ nhiệm vụ đồng bộ trong nhóm người-robot”, được đề cử cho giải thưởng bài báo tương tác xuất sắc tại Hội nghị quốc tế về Robot và tự động hóa ở Philadelphia. Maxim Likhachev, phó giáo sư của RI, và Oliver Kroemer, trợ lý giáo sư của RI, nằm trong số các tác giả của nghiên cứu. Nghiên cứu được thực hiện với sự hỗ trợ của Văn phòng Nghiên cứu Hải quân và Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Quân đội.
