Ученые из Университетского колледжа Лондона совместно с сотрудниками компаний Google DeepMind и Intrinsic (входят в холдинг Alphabet) разработали систему RoboBallet. Новая технология позволяет группам промышленных роботов эффективно координировать свою работу, не мешая друг другу.

Исследователи давно работают над проблемой совместной работы роботов, которые часто создают помехи друг для друга. «RoboBallet переводит промышленных роботов в режим отточенного танца, при котором каждая рука движется точно, целенаправленно и с учетом действий своих товарищей по команде. Важно не просто предотвратить столкновения, но и достичь гармонии», — пояснил участник исследовательской группы Мэтью Лай.

Наилучших результатов разработчикам удалось достичь, переведя наборы данных в графический формат и начав моделировать сценарии с участием группы роботизированных манипуляторов. Система использует обучение с подкреплением — получает «вознаграждение», когда успешно справляется с задачей или решает ее быстрее, чем раньше.

RoboBallet смогла спланировать и реализовать 40 задач с использованием восьми роботизированных рук. Для сравнения, существующие системы позволяли при тех же условиях управлять лишь пятью роботами и решать только 10 задач.

Важное преимущество новой системы — скорость планирования рабочих процессов. RoboBallet требуются считанные секунды, тогда как существующим решениям необходимо несколько дней. Технология предполагает обучение принципам координации совместной работы, а не запоминание конкретных сценариев. Это позволяет применять ее в крупномасштабных промышленных системах и свободно адаптироваться к небольшим изменениям условий.

Дальнейшее развитие системы будет осуществляться за счет расширения материалов в обучающем массиве, включающем видеозаписи совместной работы роботов. На реальных производственных линиях RoboBallet пока не применяется. Система еще не может координировать действия роботов с разными возможностями, а также управлять задачами, которые должны выполняться в определенном порядке.

Опрошенные Financial Times эксперты отмечают, что проект не содержит неожиданных технических решений, но его ценность в том, что он может значительно повысить скорость расчетов по сравнению с существующими методами. В этом плане технология представляется перспективной для практического применения.