Группа ученых из института Нейроматики (Institute of Neuromatics) Цюрихского университета, Швейцария, снабдили систему искусственного интеллекта на базе нейронной сети динамикой движений и повадками вышедшего на охоту хищника, выслеживающего свою добычу. Все вышесказанное звучит, словно сюжет какого-нибудь зловещего научно-фантастического произведения, но швейцарские исследователи утверждают, что это все было сделано ими только из самых лучших побуждений. Реализованная ими идея заключается в том, чтобы использовать модель процесса охоты для обеспечения наиболее эффективного восприятия роботами окружающей среды, поиска целей и возможностей следования за ними.
С точки зрения практического применения, такая система поиска-и-преследования может привести к появлению совершенно нового класса систем управления автомобилями-роботами, беспилотными летательными аппаратами и т.п. Кроме этого, такие системы могут иметь более мирную область применения, к примеру, тележки в супермаркетах или на вокзалах, которые будут следовать буквально по пятам за человеком.
Ключевым компонентом реализованной технологии является новая система цифрового зрения, построенная на базе так называемой «кремниевой сетчатки». В природе хищники нуждаются в чрезвычайно остром зрении и быстрой реакции, при помощи которых они находят, преследуют и атакуют добычу. Традиционные камеры, обладающие не самым высоким быстродействием, не могут обеспечить всего этого в условиях быстроизменяющейся ситуации. Для этих целей предназначена специальная «кремниевая сетчатка», которая подражает функциям глаз, и разработка которой ведется в рамках европейского проекта под названием VISUALISE.
Вместо того, чтобы производить поиск движущихся объектов путем анализа традиционного изображения, цифровая сетчатка работает по дифференциальному принципу. Сигнал, выдаваемый ею наружу, содержит информацию о скорости изменения уровня освещенности каждого пикселя. Эти данные позволяют при помощи специализированных алгоритмов с высокой точностью определять траекторию движения объектов, при этом, точность определения совершенно не зависит от стремительности движения самого объекта.
Система на базе кремниевой сетчатки снабжает данными «мозг» робота-хищника, который содержит нейронную сеть, действующую на принципах глубинного изучения и самообучения. Такая нейронная сеть способна очень быстро пропустить через себя огромный объем информации, что обеспечивает высокую скорость реакции на какие-нибудь события. А благодаря процессу самообучения, нейронная сеть со временем обретает все большие способности к обнаружению объектов и выбору наилучшей тактики их преследования.
Швейцарские исследователи производили испытания системы-хищника, следившей за роботом, которым управлял человек. На первых этапах испытаний человеку без особых проблем удавалось уйти от преследования, но через некоторое время, после того, как нейронная сеть постоянно самообучалась, поднимая свой уровень, человеку становилось делать это все трудней и трудней, а в конце концов и вообще и не удавалось ни разу.
Источник:
