קבלת החלטות אוטונומית בתנאי אי-ודאות

מַדָע

בעיה זאת בבינה מלאכותית נקראת גם “תכנון במרחב האמונה” (belief space planning). פתרון בעיה זו, כלומר חישוב מכלול הפעולות המיטביות להשגת המטרה, מצריך אומדן של הפעולות הפוטנציאליות תחת פונקציית תגמול או מחיר כלשהי כגון מרחק אל היעד או מדד לאי-ודאות

רובוטיקה ובינה מלאכותית <a href="https://depositphotos.com. ">איור: depositphotos.com</a>” class=”wp-image-124176″ srcset=”https://hebrewnews.net/wp-content/uploads/2022/07/d7a7d791d79cd7aa-d794d797d79cd798d795d7aa-d790d795d798d795d7a0d795d79ed799d7aa-d791d7aad7a0d790d799-d790d799-d795d793d790d795d7aa.jpg 2000w, https://hebrewnews.net/wp-content/uploads/2022/07/d7a7d791d79cd7aa-d794d797d79cd798d795d7aa-d790d795d798d795d7a0d795d79ed799d7aa-d791d7aad7a0d790d799-d790d799-d795d793d790d795d7aa-1.jpg 240w, https://hebrewnews.net/wp-content/uploads/2022/07/d7a7d791d79cd7aa-d794d797d79cd798d795d7aa-d790d795d798d795d7a0d795d79ed799d7aa-d791d7aad7a0d790d799-d790d799-d795d793d790d795d7aa-2.jpg 768w, https://hebrewnews.net/wp-content/uploads/2022/07/d7a7d791d79cd7aa-d794d797d79cd798d795d7aa-d790d795d798d795d7a0d795d79ed799d7aa-d791d7aad7a0d790d799-d790d799-d795d793d790d795d7aa-3.jpg 1536w” sizes=”(max-width: 2000px) 100vw, 2000px”><figcaption>רובוטיקה ובינה מלאכותית <a href=איור: depositphotos.com

בעידן של מכוניות אוטונומיות, רובוטים תעשייתיים ומערכות חכמות המסייעות לאדם במצבים שונים, זמן ומשאבי חישוב הם גורמים רבי ערך. מערכות אלה נדרשות להגיב במהירות לנסיבות בסביבה משתנה ובמצב של מידע חסר (אי-ודאות). בנוסף, אילוצים כלכליים מגבילים את מורכבותם של אלמנטים כגון חומרה, והמערכות חייבות להיות זולות מספיק כדי שהצרכנים הפוטנציאליים יסכימו לשלם עליהן. מחקר שנערך בפקולטה להנדסת אווירונוטיקה וחלל בטכניון והתפרסם בכתב העת הבין-לאומי למחקר רובוטיקה (International Journal of Robotics Research) מציג פריצת דרך תאורטית וחישובית בהקשר זה: הפשטה של בעיות תכנון וקבלת החלטות תחת אי-ודאות באופן המצמצם את כמות הנתונים שהמחשב נדרש לנתח.

את המחקר הובילו פרופ’ ואדים אינדלמן ראש המעבדה לניווט אוטונומי וחישת עולם (ANPLבפקולטה להנדסת אווירונוטיקה וחלל, וחן אלימלך, שסיים לאחרונה דוקטורט בתוכנית הטכניונית למערכות אוטונומיות (TASP). “אנחנו מראים שביכולתנו לצמצם באופן משמעותי את כוח החישוב הנדרש בלי לפגוע בהצלחה בביצוע המשימה,” מסבירים השניים. “יתרה מזאת, אנחנו מראים כי אפשר לצמצם את המאמץ החישובי אפילו עוד יותר תמורת פגיעה מסוימת אפשרית בביצועים – פגיעה שהגישה שלנו יכולה להעריך באופן מקוון. בעידן של מכוניות אוטונומיות ורובוטים אחרים זוהי גישה שעשויה לאפשר קבלת החלטות אוטונומית מקוונת בתרחישים מאתגרים, לצמצם זמני תגובה ולחסוך עלויות ניכרות בחומרה ובמשאבים אחרים.” 

המחקר של פרופ’ אינדלמן עוסק בקבלת החלטות אוטונומית בתנאי אי-ודאות – בעיה בסיסית בבינה מלאכותית וברובוטיקה. יכולת זו חיונית במיוחד עבור סוכנים (agents) אוטונומיים הנדרשים לפעול באופן אוטונומי ומהימן לאורך זמן, בתנאי אי ודאות ובסביבה משתנה. יתרה מזאת, במקרים רבים אין לסוכן גישה ישירה למשתני המצב של הבעיה והוא פועל על סמך התפלגות הסתברותית או אמונה (belief). התפלגות זאת מבטאת את הידע שיש לסוכן על עצמו ועל סביבתו בהתבסס על מודלים הסתברותיים, פעולות שבוצעו ומדידות שהתקבלו מחיישנים שברשותו.

אחד מכיווני המחקר המרכזיים בקבוצת המחקר של פרופ’ אינדלמן הוא קבלת החלטות מקוונת ואמינה בתנאים אלה. בעיה זאת נקראת גם “תכנון במרחב האמונה” (belief space planning). פתרון בעיה זו, כלומר חישוב מכלול הפעולות המיטביות להשגת המטרה, מצריך אומדן של הפעולות הפוטנציאליות תחת פונקציית תגמול או מחיר כלשהי כגון מרחק אל היעד או מדד לאי-ודאות. ראוי לציין שאתגר זה מחייב לחזות איך האמונה תתפתח בעתיד עבור פעולות אפשריות שונות תוך ניבוי תרחישים שונים של העתיד. על כן, קבלת החלטות בתנאים אלו היא יקרה חישובית, דבר המאתגר פעולה אוטונומית של סוכנים חכמים בזמן אמת. יתרה מזאת, בבעיות בהן ישנם הרבה משתני מצב (למשל, כאשר הסביבה משתנה או לא ידועה מראש) האתגר החישובי מחריף אף יותר. כאמור, לכל אלה נוספים השיקול הכלכלי ואילוצי זמן וכושר חישוב, המחייבים צמצום של משאבי המחשוב הנדרשים, ולכן הפשטה בבעיות תכנון תחת אי-ודאות היא יעד חשוב בכיווני מחקר אלה.

קבוצת המחקר של פרופ’ אינדלמן מתייחסת לכל ההיבטים האלה בפיתוח גישות הפשטה (simplification) המאפשרות לפתור את הבעיות הנ״ל בצורה יותר יעילה חישובית. זאת, למשל, באמצעות דילול (sparsification) של מטריצות. היבט חיוני בגישות מסוג זה הינו קבלת ערובות (guarantees) לביצועים – כלומר, האם הביצועים יכולים להיפגע, ועד כמה, כתוצאה של תהליך ההפשטה. ואכן, במאמר הנוכחי מניחים החוקרים היסודות לפתרון בעיות החלטה באמצעות הפשטה ויתר על כן, מראים כי גישות אלו יכולות להביא לחיסכון משמעותי בזמני החישוב, וזאת ללא פגיעה משמעותית במילוי המשימה.

הדוקטורנט חן אלימלך, שהוביל את המחקר, זכה לאחרונה ב”פרס על עבודת מחקר יוצאת דופן לתואר שלישי” מטעם המרכז הישראלי למחקר בתחבורה חכמה (ISTRC).

המחקר נתמך על ידי הקרן הלאומית למדע (ISF).


למאמר בכתב העת International Journal of Robotics Research
  

Leave a Reply

Your email address will not be published.