Научный архив: статьи

Процесс усвоения естественного языка представляет собой сложное и многогранное явление. Тем не менее, несмотря эти сложности, естественный язык является самым удобным средством передачи информации не только между людьми, но и в синергии человеко-машинных взаимодействий, а также для управления разнообразной интеллектуальной техникой. В работе рассмотрены несколько ведущих теорий, описывающих процесс усвоения родного языка детьми, предложен метод мультиагентной обработки элементов естественного языка, который служит надежным инструментом, позволяющим моделировать процесс усвоения грамматических норм интеллектуальной системой. Этот метод открывает новые горизонты в понимании и обучении естественному языку интеллектуальных систем

Основными целями внедрения роботов в сельское хозяйство являются повышение эффективности и производительности, выполнение трудоемких и опасных задач и решение вопроса нехватки рабочей силы. Технологические достижения в области обнаружения и управления, а также машинного обучения позволили автономным роботам выполнять больше сельскохозяйственных задач. Такие задачи варьируются на всех этапах выращивания: от подготовки земли и посева до мониторинга и сбора урожая. Некоторые сельскохозяйственные роботы уже доступны, и ожидается, что в ближайшие годы их станет еще больше, поскольку технологии обработки больших данных, машинного зрения и легкого захвата и становятся все более точными. В настоящее время все большую актуальность приобретает внедрение нескольких взаимодействующих роботов в полевых условиях, так как оно имеет хорошие перспективы в снижении производственных затрат и повышении операционной эффективности. Целью данного исследования является разработка интеллектуальной системы управления группой мобильных роботов на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке нейрокогнитивных алгоритмов управления мультиагентной робототехнической системой сельскохозяйственного назначения. В работе описан мультиагентный робототехнический комплекс для активной защиты растений в рамках системы «умного» поля. Представлена концепция системы управления группой мобильных роботов на основе моделирования мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Для обеспечения работы многоагентной гетерогенной группы автономных роботов предлагается использование нейрокогнитивной модели управления с реализацией отдельных интеллектуальных агентов как на каждом отдельном роботе, так и на базовых станциях обслуживания или серверах. При этом, учитывая реализацию рекурсивности в самой архитектуре, задача масштабирования подобной системы управления заметно упрощается. Использование агентов сенсоров и эффекторов для обеспечения обмена знаниями между роботами и центрами принятия решений позволяет минимизировать нагрузку на систему связи и обеспечить запас отказоустойчивости системы управления. Полученные результаты могут быть применены для разработки универсальных систем управления и упрощения масштабирования для различных групп автономных роботов.