Chloé Moreau Lorsque les lignes de conversation sont ouvertes, des brokers individuels tels que des robots ou des drones peuvent travailler ensemble pour collaborer et accomplir une tâche. Mais que se passe-t-il s’ils ne sont pas équipés du bon matériel ou si les signaux sont bloqués, rendant la communication difficult ? Les chercheurs de l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign ont commencé avec ce défi in addition difficile. un style d’intelligence artificielle.
“C’est moreover facile quand les brokers peuvent se parler”, a déclaré Huy Tran, ingénieur en aérospatiale à l’Illinois. “Mais nous voulions le faire d’une manière décentralisée, ce qui signifie qu’ils ne se parlent pas. Nous nous sommes également concentrés sur des situations où il n’est pas évident de savoir quels devraient être les différents rôles ou emplois des agents.”
a déclaré Tran.
“Avec des buts d’équipe, il est difficile de savoir qui a contribué à la victoire”, a-t-il déclaré. Si vous le regardez en termes de sport, un joueur de soccer peut marquer, mais nous voulons également connaître les steps d’autres coéquipiers. qui ont mené au but, comme les passes décisives. C’est difficile de comprendre ces effets différés.”
Les algorithmes développés par les chercheurs peuvent également identifier quand un agent ou un robotic fait quelque chose qui ne contribue pas à l’objectif. “Ce n’est pas tant que le robotic a choisi de faire quelque selected de mal, juste quelque selected qui n’est pas utile pour l’objectif remaining.”
un jeu informatique populaire.
“StarCraft peut être un peu as well as imprévisible – nous étions ravis de voir notre méthode bien fonctionner dans cet environnement également.”
Tran a déclaré que ce style d’algorithme est relevant à de nombreuses situations réelles, telles que la surveillance militaire, les robots travaillant ensemble dans un entrepôt, le contrôle des feux de circulation, les véhicules autonomes coordonnant les livraisons ou le contrôle d’un réseau électrique.
Tran a déclaré que Seung Hyun Kim avait élaboré l’essentiel de la théorie derrière l’idée lorsqu’il était étudiant de premier cycle en génie mécanique, avec Neale Van Stralen, un étudiant en aérospatiale, qui l’aidait à la mise en œuvre. Tran et Girish Chowdhary ont conseillé les deux étudiants. Les travaux ont récemment été présentés à la communauté de l’IA lors de la conférence à comité de lecture sur les agents autonomes et les systèmes multi-agents.
