17/01/2012 - Un nouveau système d'intelligence artificielle permet de planifier les tâches avec peu de ressources dix fois plus vite

Menéame

Les scientifiques de l’Université Carlos III de Madrid (UC3M) présentent une nouvelle technique de création automatique de plans basée sur l’intelligence artificielle (IA) qui permet de résoudre des problèmes beaucoup plus rapidement que les méthodes actuelles lorsque les ressources sont limitées. Trouvez application dans des secteurs tels que la logistique, le contrôle autonome des robots, la lutte contre les incendies ou l’enseignement en ligne.

L’idée est de faire en sorte que le système trouve à lui seul une séquence ordonnée d’actions permettant d’atteindre des objectifs dans un état final à partir de la situation et des ressources initiales.

Par exemple, face à un ensemble de camions et de marchandises, ces techniques permettent d’optimiser par planification automatique les meilleurs itinéraires et modes de transport, par horaires et produits. La méthodologie présentée par ces scientifiques permettrait, dans ce cas, de créer des plans dans des situations où tous les paquets ne peuvent pas être livrés, comme c’est le cas lorsque le temps nécessaire pour le faire est supérieur à celui disponible parce que les ressources adéquates ne sont pas disponibles. De cette manière, le système tenterait de trouver un plan permettant de livrer le plus grand nombre possible de marchandises, en minimisant le coût.

La recherche a un prix.

Le système proposé par ces scientifiques est capable de trouver des solutions équivalentes ou meilleures que celles des autres techniques existantes, en plus de le rendre beaucoup plus rapide, lorsqu'il y a une limitation des ressources à utiliser. "En temps, notre technique est entre trois et dix fois plus rapide, alors qu’en qualité les solutions que nous obtenons sont similaires à celles de la meilleure technique disponible actuellement," révèle l’un des chercheurs, Angel García Olaya, du groupe de PLG du département informatique de l’UC3M.

"Maintenant, indique Garcia, nous procédons à des modifications qui nous permettront d’améliorer la qualité de nos solutions." Cette étude a été présentée lors de la dernière Conférence espagnole pour l’intelligence artificielle (CAEPIA) de Tenerife, où il a reçu le prix du meilleur article. En outre, il a été publié récemment sous le nom de Lecture Notes in Computer Science par Springer. Cette recherche de l’UC3M a été financée par la Communauté de Madrid et le Ministère de la science et de l’innovation.

Il peut être appliqué dans n’importe quel secteur dans lequel il est logique de mettre en œuvre la planification automatique, comme cela est déjà fait dans le cas de la lutte contre l’incendie, le contrôle autonome des robots, l’enseignement en ligne, la logistique, etc. Dans ce dernier domaine, en fait, ces chercheurs ont déjà réalisé un projet avec Actiona pour la gestion de leur division logistique, subventionnée par le ministère de l’Industrie, du Tourisme et du Commerce.

Ils ont notamment mis en place un système de planification automatique pour le transport multimodal de marchandises. Les données fournies au système étaient les positions des camions ainsi que les horaires des bateaux et des trains de transport, ainsi que les caractéristiques des commandes des clients (état des conteneurs, itinéraire, type de marchandises). Avec cette information, le système décidait d’abord quel camion et conteneur devait effectuer chaque service, puis calculer l’itinéraire à suivre, l’ordre de livraison et, si nécessaire, modifier le mode de transport (camion, train et bateau).

Quand la réalité n’est pas parfaite

"Dans les environnements réels, il arrive très souvent qu’il n’existe aucun plan qui atteigne tous les objectifs en raison de contraintes de ressources, comme le temps, l’argent, le carburant, la batterie, etc., et c’est ici que vous pouvez utiliser la méthodologie proposée dans l’article" explique Garcia . Les chercheurs l’ont prouvé dans un certain nombre de domaines qui simulent des environnements réels et qui sont les plus courants dans la communauté de planification et ont déjà été intégrés dans une architecture de contrôle autonome des robots sur laquelle travaille le groupe.

En fait, la NASA a déjà utilisé la planification automatique pour le contrôle autonome des roversSpirit et Opportunity qui ont voyagé sur Mars il y a quelques années. Dans ce cas, il s’agissait d’un système d’initiative mixte dans lequel les opérateurs des rovers utilisaient un planificateur pour élaborer les plans (mouvements, prises d’échantillons, photos, etc.) des deux véhicules robotisés.

Le planificateur tenait compte de toutes les restrictions de fonctionnement et créait un plan qui pouvait être modifié par les opérateurs. Par la suite, ce plan, bien vérifié pour éviter toute inconsistance, était diffusé aux rovers pour être exécuté. Actuellement, le groupe PLG applique les techniques mises au point dans le cadre d’un projet de planification des opérations d’observation spatiale avec l’Agence spatiale européenne (ESA).
 

Référence bibliographique:

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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