17/01/2012 - Ein neues künstliches Intelligenzsystem ermöglicht die Planung von Aufgaben mit knappen Ressourcen zehnmal schneller

Menéame

Wissenschaftler der Universität Carlos III. in Madrid (UC3M) präsentieren eine neue Technik zur automatischen Erstellung von Plänen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz (IA), die es ermöglicht, Probleme viel schneller zu lösen als die aktuellen Methoden, wenn die Ressourcen begrenzt sind. Finden Sie Anwendung in Bereichen wie Logistik, autonome Kontrolle von Robotern, Feuerlöschen oder Online-Lehren.

Es geht darum, das System selbst auf eine geordnete Abfolge von Maßnahmen zu bringen, die es ermöglichen, Ziele in einem endgültigen Zustand aus der Ausgangssituation und Ressourcen zu erreichen.

Bei einer Reihe von Lkws und Gütern ermöglichen diese Techniken beispielsweise eine automatische Planung der besten Transportwege und -arten durch Fahrpläne und Produkte. Die von diesen Wissenschaftlern vorgelegte Methodik würde es in diesem Fall ermöglichen, Pläne in Situationen zu erstellen, in denen nicht alle Pakete geliefert werden können, wie zum Beispiel in Fällen, in denen die hierfür erforderliche Zeit länger ist als die zur Verfügung stehende Zeit, da nicht genügend Ressourcen zur Verfügung stehen. Auf diese Weise würde das System versuchen, einen Plan zu finden, mit dem möglichst viele Waren geliefert werden und die Kosten möglichst gering gehalten werden.

Die Forschung hat einen Preis

Das von diesen Wissenschaftlern vorgeschlagene System ist in der Lage, Lösungen zu finden, die gleichwertig oder besser sind als die der anderen bestehenden Techniken, und zwar viel schneller, wenn die Ressourcen begrenzt sind. "In der Zeit ist unsere Technik drei- bis zehnmal schneller, während die Lösungen, die wir erhalten, in der Qualität denen der besten verfügbaren Technik ähneln," so einer der Forscher, Angel García Olaya, aus der PLG-Gruppe der UC3M-Abteilung für Informatik.

"Jetzt," sagt Garcia, "werden wir Änderungen vornehmen, mit denen wir hoffen, die Qualität unserer Lösungen zu verbessern." Diese Studie wurde auf der letzten spanischen Konferenz für künstliche Intelligenz (CAEPIA) in Teneriffa vorgestellt, wo sie den Preis für den besten Artikel erhielt. Darüber hinaus wurde sie kürzlich von Springer als Lecture Notes in Computer Science veröffentlicht. Diese Forschung der UC3M wurde von der Gemeinschaft Madrid und dem Ministerium für Wissenschaft und Innovation finanziert.

Sie kann in jedem Bereich angewendet werden, in dem es sinnvoll ist, die automatische Planung umzusetzen, wie es bereits bei der Feuerlöschung, der autonomen Kontrolle von Robotern, dem Online-Lehren, der Logistik usw. der Fall ist. In letzterem Bereich haben diese Forscher bereits ein Projekt mit Accion für die Verwaltung ihrer Logistikabteilung durchgeführt, das vom Ministerium für Industrie, Tourismus und Handel unterstützt wird.

Insbesondere haben sie ein automatisches Planungssystem für den multimodalen Güterverkehr geschaffen. Die Daten für das System waren die Positionen der LKW sowie die Fahrpläne für Schiffe und Züge sowie die Merkmale der Kundenbestellungen (Bestellung von Containern, Route, Art der Ware). Mit dieser Information entschied das System zuerst, welche Lkw und Container jeden Dienst durchführen sollten, um dann die zu folgende Route, die Verteilungsordnung zu berechnen und, falls erforderlich, die Transportmethode (LKW, Zug und Schiff) zu ändern.

Wenn die Realität nicht perfekt ist

"In den realen Umgebungen gibt es sehr oft keinen Plan, der alle Ziele durch Einschränkungen von Ressourcen wie Zeit, Geld, Brennstoff, Batterie usw. erreicht, und hier kann man die in dem Artikel vorgeschlagene Methode verwenden," erklärt Garcia . Forscher haben es in einer Reihe von Domänen versucht, die reale Umgebungen simulierten und die in der Planungsgemeinschaft üblich sind, und haben sich bereits in eine Architektur für die autonome Robotersteuerung integriert, an der die Gruppe arbeitet.

Tatsächlich hat die NASA bereits die automatische Planung für die autonome Kontrolle der RoverSpirit und Opportunity, die vor einigen Jahren zum Mars gereist sind, genutzt. In diesem Fall handelte es sich um ein gemischtes Initiativsystem, bei dem die Roverbetreiber einen Planer für die Erstellung der Pläne (Bewegungen, Probenahmen, Fotos usw.) der beiden Roboterfahrzeuge verwendeten.

Der Planer berücksichtigte alle Betriebsbeschränkungen und schuf einen Plan, der von den Betreibern geändert werden könnte. Später wurde dieser Plan, der sorgfältig geprüft wurde, um jede Unstimmigkeit zu vermeiden, zu den Rovern gestrahlt, um ihn auszuführen. Die PLG-Gruppe wendet derzeit die Techniken an, die in einem Projekt mit der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) zur Planung von Weltraumbeobachtungen entwickelt wurden.
 

Bibliographische Referenz:

Ángel García Olaya, Tomás de la Rosa y Daniel Borrajo. "Using the Relaxed Plan Heuristic to Select Goals in Oversubscription Planning Problems". Lecture Notes in Computer Science, 2011. Volumen 7023/2011, 183-192, DOI: 10.1007/978-3-642-25274-7_19
 

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