Российские специалисты в области искусственного интеллекта разработали универсальную платформу для обучения и тестирования алгоритмов управления большим числом автономных агентов. Новая система предназначена для эффективной координации движения тысяч роботов и может значительно повысить производительность в таких областях, как складская логистика и городские транспортные системы, сообщили ТАСС в Институте искусственного интеллекта AIRI.
Как отметил Артем Пшеницын, исследователь группы RL-агентов Лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI, новый инструмент сочетает высокую скорость, адаптивность и достоверность моделирования. Это позволяет воспроизводить взаимодействие сотен агентов в ограниченном пространстве на скорости, ранее недоступной для подобных задач.
Разработчики указали, что в современных роботизированных системах важно управлять сотнями и тысячами машин, а для их обучения требуется высоконадежная и адаптируемая среда. Созданная среда CAMAR может обрабатывать свыше 100 тысяч шагов агентов в секунду, обеспечивая стабильную работу с более чем 800 роботами одновременно.
Кроме высокой производительности, платформа отличается модульной архитектурой. Инженеры имеют возможность задавать персональные сценарии поведения для агентов и проектировать разнообразные карты — от схематичных моделей складов до сложных городских ландшафтов. При этом система сохраняет быстродействие, что позволяет оперативно проверять методы управления и находить наилучшие решения для практических применений.
