Разработка методов интеллектуального принятия решений и управления согласованным поведением автономных роботов в человеко-машинных коллективах на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур

Руководитель:

Пшенокова Инна Ауесовна

2023

Получены следующие основные результаты:

• определены форма и содержание основных алгоритмов онтологизации пространства состояний интеллектуального агента общего искусственного интеллекта и построена их классификация;
• разработана система навигации автономного робота на основе самоорганизации распределенных нейрокогнитивных архитектур;
• разработана имитационная модель энергообмена между агнейронами в составе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры интеллектуального агента;
• проведен анализ влияния внедрения информационных и робототехнических систем в АПК и выявлены ряд социальных и экономических последствий внедрения;
• представлен наземный роботизированный комплекс для управления локальными погодными условиями жизнедеятельности и синоптическими ситуациями на мезоразмерных территориях.
  Теоретическая значимость результатов заключается в разработке основных принципов и алгоритмов онтологизации пространства состояний интеллектуального агента общего искусственного интеллекта в составе человеко-машинного коллектива на основе динамического порождения «по требованию» на базе самоорганизации мультиагентных нейрокогнитивных архитектур.
  Практическое применение полученных результатов связано с возможностью их использования при разработке системы общего искусственного интеллекта, функционирующей в пространстве состояний огромной размерности – в реальной среде.

2022

В ходе выполнения работы получены следующие основные результаты:

• разработаны теоретические основы создания систем ориентации и навигации автономных роботов в реальной среде на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур;
• разработана структурно-функциональная схема системы распознавания образов на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур;
• разработана имитационная модель рассуждений на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур.
  Теоретическая значимость результатов заключается в разработке основных принципов и алгоритмов обеспечения адаптивной настройки систем интеллектуального управления автономных роботов в составе человеко-машинного коллектива на основе общего метода машинного обучения на базе самоорганизации мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Прикладное значение разработки состоит в возможности создания универсальных самообучающихся систем принятия решений и управления мобильных автономных роботов.