Комп’ютерні експерименти з моделлю когнітивного сприйняття автономної інтелектуальної безпілотної системи: вплив старіння даних від сенсорів на впевненість оцінювання ситуації при прийнятті рішень
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v28i3.290132Ключові слова:
штучний інтелект, що відчуває, когнітивне сприйняття, автономна інтелектуальна безпілотна система, дистиляція сенсуАнотація
Потреба в більш досконалих безпілотних системах (БС) підтримується тенденціями розвитку світового суспільства. Штучний інтелект (ШІ) відіграє важливу роль у підтримці необхідного рівня автономії БС.
Розробники БС з підтримкою ШІ зосереджуються на створенні третього покоління ШІ, що відчуває (ШІВ), для автономних інтелектуальних БС (АІБС). Однією зі складових архітектури ШІВ є система когнітивного сприйняття, яка долає розрив між двома парадигмами «дані від датчиків» і «природні слова», що було і є основною проблемою для розгортання АІБС. У статті розглядається алгоритм, реалізований на базі моделі когнітивного сприйняття. Алгоритм виконує дистиляцію сенсу даних від датчиків шляхом обчислення внутрішнього сенсу слова на основі зовнішнього сенсу знань. Наведено формальні моделі подання зовнішнього сенсу знань, застосовуваних при дистиляції, алгоритм обробки, результати комп’ютерних і натурних експериментів, у яких як АІБС використаний колісний складський робот.
Посилання
Shakhatreh H.et al. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A Survey on Civil Applications and Key Research Challenges. J. IEEE Access. Vol. 7. Р. 48572– 48634. Apr. 2019. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2909530.
Unmanned Systems. (2022). NovAtel. Accessed: August 25. 2022. [Online]. URL:
https://novatel.com/industries/unmanned-systems.
The Future of Autonomy. Isn't Human-Less. It's Human More. (2022). Lockheed Martin. Accessed: August 25. 2022. [Online]. URL:
https://www.lockheedmartin.com/en-us/capabilities/autonomous-unmanned-systems.html.
Rasmussen S., Kingston D. and Humphrey L. Brief Introduction to Unmanned Systems Autonomy Services (UxAS). 2018 Int. Conf. on Unmanned Aircraft Syst. (ICUAS). Jun. 2018. Р. 257-268. doi: 10.1109/ICUAS.2018.8453287.
Litman T. A. Autonomous Vehicle Implementation Predictions: Implications for Transport Planning. Victoria Transport Policy Inst., Rep. Aug. 2022.
Zhang T. et al. Current trends in the development of intelligent unmanned autonomous systems. Frontiers Inf. Technol. Electron. Eng. Vol. 18. Feb. 2017. Р. 68–85. doi: 10.1631/FITEE.1601650.
Kargin А., Petrenko T. Feeling Artificial Intelligence for AI-Enabled Autonomous Systems. Conference Proceedings of 2022 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT) Alamein New City, Egypt, 18-21 December 2022. P. 88-93.
Garcia G., Luengo J., Herrera F. Data preprocessing in data mining. Intelligent Systems Reference Library. Springer Cham, 2015. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-10247-4.
West P. et al. Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense Models. 2022. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.07178.
Каргин А. А. Введение в интеллектуальные машины. Кн. 1. Интеллектуальные регуляторы. Донецк: Норд-Пресс, ДонНУ, 2010. 526 с.
Kargin A , Petrenko T Internet of Things Smart Rules Engine. 2018 IEEE International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). Р. 639-644. URL: https://doi.org/10.1109/infocommst.2018.8632027.
Kargin A., Petrenko T. Multi-level Computing With Words Model to Autonomous Systems Control, in: Proc. 9th Int. Conf. Inf. Control Sys.&Tech (ICST-2020), A. Pakštas, T. Hovorushchenko, V. Vychuzhanin, H. Yin, N. Rudnichenko. Eds. Odessa, Ukraine, 2020, CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2711. Р. 16-30. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2711/.
Zadeh L. A. Computing with words. Principal concepts and ideas. Studies in Fuzziness and Soft Computing 277. Springer, Berlin. 2012. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-27473-2.
Kargin A., Petrenko T. Spatio-Temporal Data Interpretation Based on Perceptional Model. In: Mashtalir V., Ruban .I, Levashenko V. (eds) Advances in Spatio-Temporal Segmentation of Visual Data. Studies in Computational Intelligence. Vol. 876. Springer, Cham. 2020. Р. 101-159. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-35480-0.
Kargin A., Petrenko T. Method of Using Data from Intelligent Machine Short-Term Memory in Fuzzy Logic System. 2021 IEEE 7th World Forum on Internet of Things (WF-IoT). 2021. Р. 842-847. URL: https://doi.org/10.1109/wf-iot51360.2021.9594918.
Каргін А. О., Жуков С. В., Сєргєєв Д. А., Сілін Є. Л. Модель базового рівня штучного оточення автономних інтелектуальних безлюдних систем на прикладі мобільного робота, що обслуговує. Системи управління, навігації та зв'язку. 2023. Вип. 2 (72). С. 107-113.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
