УДК 621.38:004.312.46

П.П.Мальцев, д-р техн. наук, проф., К.М.Пономарев, канд. техн. наук,

В.О.Толчеев, канд. техн. наук, доц.,

Московский энергетический институт (технический университет),

В.М.Чистяков, канд. техн. наук, Секция прикладных проблем РАН

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МИКРОРОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ АГЕНТЫ И МНОГОАГЕНТНЫЕ МИКРОСИСТЕМЫ

Описан новый подход построения робототехнических систем, основанный на использовании интеллектуальных робототехнических агентов. Представлены последние разработки в области создания таких агентов, рассмотрены принципы объединения интеллектуальных робототехнических агентов в единую многоагентную систему, показаны основные области использования подобных систем. Проанализированы перспективы совместного применения интеллектуальных робототехнических и программных агентов при объединении их в многофункциональную интеллектуальную информационную систему

В последнее десятилетие в рамках работ в области распределенных систем искусственного интеллекта (Distributed Artificial Intelligence Systems) и “искусственной жизни” (Artificial Life - “искусственная жизнь” - это обширное междисциплинарное научно-техническое направление, в основе которого лежат моделирование и имитация живых систем. В отличие от биологии, которая изучает общие принципы функционирования живых организмов, законы их развития, жизнедеятельности и воспроизводства (life-as-we-know-it), специалисты в области “искусственной жизни” на основе имеющихся знаний в научной и инженерной областях создают устройства, материалы, компьютерные программы, обладающие желаемыми, заранее заданными свойствами (life-as-it-could-be), т.е. “искусственная жизнь” - это то, что создает человек на основе знаний о том, что и как создала природа) сформировалось новое направление по использованию автономных программных и робототехнических интеллектуальных агентов для создания систем самого широкого назначения [1]. Произошедший в конце 80-х - начале 90-х годов прорыв в таких областях, как компьютерные и сетевые технологии, микроэлектроника и микромеханика, привел к тому, что технология интеллектуальных агентов из перспективного теоретического направления превратилась в технологию, которая в последние десятилетия все в большей степени претендует на роль ведущей технологии в робототехнике, информатике, телекоммуникации, электронной коммерции, распределенных системах управления, дистанционном обучении, защите информации и т.д. [2,3].

Необходимо отметить, что к настоящему времени не существует общепризнанного определения интеллектуального агента, что позволяет относить к данному классу достаточно разнотипные программы и устройства. Тем не менее, на наш взгляд, будет корректно следующее определение. Автономным интеллектуальным агентом (autonomous intelligent agent) называется программный или технический объект, выполняющий поставленную задачу в некоторой среде, обладающий способностью планировать и принимать самостоятельные решения, обмениваться информацией с другими интеллектуальными агентами.

Множество интеллектуальных агентов, способных к коллективному функционированию для решения поставленной задачи (иерархическому подчинению, разделению обязанностей, кооперации, синхронизации своих действий) и имеющих механизмы разрешения межагентных конфликтов, представляет многоагентную систему.

Многие специалисты придерживаются мнения, что понятие “агент” - это лишь красивая метафора (как и многие другие термины в области систем искусственного интеллекта), за которой скрывается вполне конкретное понятие - программа или устройство. Однако большинство специалистов ссылаются на определение термина “агент” в словаре Вебстера - “лицо или фирма, облеченные полномочиями действовать за другого”. На наш взгляд, это определение вполне отражает назначение и обязанности, выполняемые робототехническими и программными агентами, которые уполномочены действовать “за другого” - эксперта или лицо, принимающее решение [4].

Среда, в которой действуют автономные интеллектуальные агенты, может быть различной. В случае, когда такой средой является киберпространство, под автономными агентами понимаются программные интеллектуальные агенты (software intelligent agents) - программы, реализующие функции поиска, сбора и преобразования информации преимущественно в сетевой среде. В соответствии с классификацией программных интеллектуальных агентов на основе целей и задач, которые они выполняют, различают информационные и мобильные агенты (information and mobile agents), агенты-переговорщики и агенты-ассистенты пользователя (collaborative, interface agents) и т.д. [1].

Когда упомянутой средой является реальный мир, под автономными агентами понимаются робототехнические интеллектуальные агенты (robotic intelligent agents) - роботы, способные автономно функционировать в реальной среде (решать задачи выживания, перемещения, навигации, энергообеспечения и т.п.) в целях регистрации требуемых физико-химических параметров объектов окружающего мира, передачи полученной информации ее потребителю, осуществления спланированных действий.

В последующем тексте термины автономный и интеллектуальный применительно к робототехническим агентам будут опускаться для краткости изложения, при этом понятия робототехнический агент и микроробот будут использоваться как синонимы.

Таким образом, робототехнический агент представляет собой автономную интеллектуальную систему, состоящую из следующих мехатронных компонентов [3]:

· двигательной системы (“тела”);

· сенсорной системы (“органов чувств”);

· системы управления (“мозга”);

· системы коммуникации (“языков и каналов связи”).

Существует несколько общих подходов для построения робототехнических агентов.

Подход на основе символьной модели мира, в которой решения принимаются путем логических рассуждений (так называемая делиберативная архитектура {deliberative architecture}). Такие агенты называются агентами, основанными на знаниях. Для представления знаний используются хорошо известные в системах искусственного интеллекта методы - логический, продукционный, семантический, фреймовый.

Альтернативный подход основывается на том, что интеллектуальное поведение может быть обеспечено без использования символьной модели мира, путем формирования реакций агента на события внешнего мира. Такой подход был предложен Р.Бруксом (R.Brooks) в 1985 г. в процессе работы над созданием автономных мобильных роботов и получил название реактивной архитектуры {reactive architecture} (Брукс назвал данную архитектуру subsumption architecture) [5]. При построении интеллектуального агента с реактивной архитектурой предполагается, что большинство его действий могут рассматриваться как рутинные, т.е. после обучения интеллектуальный агент выполняет их с минимальными изменениями. Типичными представителями, реализующими данный подход, являются нейросетевые интеллектуальные агенты.

В настоящее время для создания наиболее эффективно функционирующих агентов, решающих слабоформализуемые задачи, применяется гибридная архитектура, объединяющая преимущества как делиберативной, так и реактивной архитектур.

На первый взгляд, работы по созданию робототехнических агентов все еще находятся в некоторой тени ажиотажа вокруг разработки и использования программных агентов, которые уже стали одним из основополагающих инструментов создания информационно-поисковых систем, распределенных систем управления и обучения, систем электронной коммерции. Однако более внимательный анализ публикаций в области создания робототехнических агентов позволяет сделать вывод о том, что разработчики уже реализовали различные теоретические концепции в виде опытных образцов и приступили к непосредственному их испытанию. По результатам этих испытаний ожидается широкомасштабное внедрение и эксплуатация робототехнических агентов и многоагентных систем для решения реальных задач. По прогнозам американских специалистов, уже к 2010 г. первые автономные микророботы будут реализованы в виде коммерческих продуктов и заменят человека там, где работа или опасна для здоровья, или человек не может ее осуществлять по каким-либо причинам [6].

На наш взгляд, интересным представляется обзор уже достигнутых результатов в области создания робототехнических агентов.

Японские ученые сконструировали робот длиной 1 см и массой 0,5 г. Он предназначен для обслуживания АЭС и ТЭС и восстановления поврежденных участков электростанций. Робот способен проникать в поврежденные зоны, проползать по тончайшим трубкам и осуществлять ремонтные работы [7].

В начале 1999 г. исследователи Калифорнийского университета (г. Беркли) выполнили по программе “Умная пыль” (Smart Dust) функционально сложный датчик в виде таблетки диаметром около 5 мм. Помимо чувствительного элемента этот датчик содержит аналого-цифровой преобразователь, процессор, запоминающее устройство совместно с устройством оптической дуплексной внешней связи и источником возобновляемой энергии [8]. В 2001 г. планируется уменьшить габаритные размеры этого датчика до 1-2 мм. Подобные устройства будут использоваться для создания распределенной многоагентной робототехнической системы, которая может применяться в военных, разведывательных целях, а также для мониторинга загрязнения окружающей среды, навигации и т.п.

Одна из последних выставок роботов “Robodex-2000” в г. Иокогаме выявила особый интерес со стороны медицинских учреждений в использовании робототехнических агентов для решения своих задач. Так, по прогнозам специалистов доля только кардиологических операций, выполняемых микророботами, возрастет с 5% в 1999 г. до 30% в 2005 г. [9]. При этом роботы позволят проводить подобные операции без вскрытия грудной клетки и использования аппаратов искусственного кровообращения, т.е. намного быстрее и с меньшим риском для пациента. Единственным ограничением для широкого применения микророботов в медицине остается их стоимость - около 1 млн. долл.

Одним из основных направлений в разработке робототехнических агентов является создание наземных, плавающих, летающих и низкоорбитальных космических мини- и микророботов. Среди известных результатов, отражающих современный уровень развития таких робототехнических агентов, необходимо отметить следующие.

1. Плавающий миниробот размером с небольшую рыбу (1,3 м в длину) был разработан в Массачусетском технологическом институте [10]. В настоящее время исследователи ведут работы по созданию многоагентной системы, имитирующей движение и маневренность стаи рыб. В США на основе технологии uFLEX фирмы RWI Division был создан шагающий робот Ariel для подводного разминирования [7].

2. В университете им. Вандербильта создан наземный микроробот, оснащенный телекамерой, микрофоном, датчиками для обнаружения в воздухе химических и биологических компонентов. Длина корпуса миниробота составляет около 5 см, а движения несущей платформы копируют движения саламандры. Национальное агентство по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) разработало несколько различных модификаций роботов, в частности, робот “Snakebot” [11], имеющий форму змеи и имитирующий ее движение; робот “К9” [12], выполненный в виде небольшой собаки. Оба робота сейчас проходят тестовые испытания и предназначены для передвижения и осуществления действий в условиях местности со сложным рельефом. НАСА также возглавляет консорциум, разрабатывающий миниатюрный робот-микровездеход - длиной менее 40 см, который сможет действовать в условиях “неструктурированной” местности. Это устройство будет настолько мало, что его сможет переносить и использовать один человек, при этом данный робот будет достаточно прочным, чтобы выдерживать различные удары (например, в случае перебрасывания через забор или при столкновении с каким-либо препятствием). В конструкции робота были использованы технологии, которые НАСА разработало по программе исследования космического пространства (в частности, для взятия проб с поверхности Марса) [13].

3. Многие разрабатываемые в США летающие мини- и микророботы представлены аппаратами с фиксированным крылом. Размах крыла этих аппаратов не превышает 20 см, радиус действия составляет от 30 до 60 км. Себестоимость производства таких летательных аппаратов оценивается предположительно в 1 тыс долл. за экземпляр. К данному классу микророботов следует отнести аппарат “MicroStar” концерна Lockheed Martin, а также аппарат “Black Widow” фирмы AeroVironment. В настоящее время проводятся испытательные полеты этих аппаратов, однако нерешенными проблемами пока еще остаются разработка мощного и легкого двигателя и осуществление посадки робота-самолета [7].

Другое направление работ по созданию летающих минироботов представлено аппаратами, имеющими машущие крылья и предназначенными для выполнения различных задач на малых скоростях полета (например, в случае ограниченного воздушного пространства в условиях города). К таким аппаратам относятся энтомоптер Технологического исследовательского института штата Джорджия и орнитоптер фирмы SRI International.

Интересным также представляется разработка робототехнических агентов в виде вертолетов. Так, в 1999 г. Стенфордский университет сообщил о создании им вертолета, длина корпуса которого составляет около 15 мм. Вертолет снабжен четырьмя несущими винтами, каждый из которых имеет индивидуальный электропривод.

Параллельно с разработкой летающих мини- и микророботов в США осуществляется программа по разработке низкоорбитальных минироботов массой не более нескольких сот граммов. Вывод на орбиту этих минироботов может осуществляться с мобильных платформ легкими и сверхлегкими ракетными носителями, а расходы многократно сократятся относительно необходимых в настоящее время. Себестоимость производства таких микророботов не превысит, как ожидается, нескольких тысяч долларов за экземпляр.

Анализируя возможные пути дальнейшего развития робототехнических агентов, необходимо отметить, что они во многом определяются потребностями военного ведомства США. Так, Управление перспективных исследований и разработок министерства обороны США (ДАРПА), которому принадлежит особая роль в координации и финансовой поддержке развития передовых технологий, уделяет особое внимание развитию робототехнических агентов. В настоящее время можно выделить два основных направления исследований [6,14].

1. Совершенствование микроэлектромеханической части робототехнического агента. Для этого наиболее перспективным представляется использование достижений нанотехнологии и биотехнологии для разработки новых видов робототехнических агентов и “гибридных” (комбинированных) агентов (согласно классификации, предложенной в [1], такие агенты называются биологическими агентами. Однако под биологическими агентами традиционно также понимаются компоненты биологического оружия, поэтому во избежание путаницы в данной статье используется название “гибридные” (комбинированные) агенты) [14]. В перспективе, учитывая значительные успехи в области синтеза органических и неорганических веществ, конструирования белков (protein design), создания принципиально новых биомолекулярных материалов, можно предположить возможность использования в качестве “гибридного агента” клеток животных, бактерий, специально созданных вирусов, фрагментов ДНК. Уже сейчас ведется разработка таких агентов в качестве компонентов сложных технических устройств (в частности, ДАРПА осуществляет программу по молекулярной электронике - Moletronics [15]) (в англоязычной литературе такие элементы сложных технических систем используемых для измерения, контроля и управления различными физическими величинами, часто называются smart matter - “интеллектуальное вещество”). Возможно также использование живых организмов (пчел, мотыльков, тараканов), оснащенных дополнительными сенсорными, управляющими, радиопередающими и навигационными устройствами, в качестве “гибридных агентов” [16].

2. Разработка программных средств и протоколов обмена данными для объединения различных робототехнических агентов в единую многоагентную систему. Так, в рамках нескольких программ, финансируемых ДАРПА - “Боевая система будущего” (Futuie Combat System) и “Распределенные робототехнические системы” (Distubuted Robotics), решается задача объединения нескольких автономных робототехнических агентов в единую систему обмена информацией, выработки целеуказаний, иерархического подчинения. Основным назначением таких агентов является наблюдение за полем боя, видовая, метео- и радиоразведка, постановка помех, а также нанесение ударов по позициям противника. При этом роботы или мехатронные машины рассматриваются как интеллектуальные агенты, имеющие собственные базы данных и знаний, механизмы принятия решений, сенсорные устройства, каналы связи для обмена информацией между собой в процессе решения общей задачи (например, задачи навигации в заранее неизвестной среде с препятствиями). Интеллектуальные системы управления и принятия решений каждого агента могут решать только свои локальные задачи в области “ответственности”, не обладая достаточными энергетическими ресурсами и знаниями для решения всей задачи в целом. Поэтому необходимо объединять таких робототехнических агентов в многоагентную систему.

Для разработки протоколов связи между робототехническими агентами применяются те же подходы, которые широко используются при разработке многоагентных систем, состоящих из программных агентов. К числу таких эффективных программных средств относятся Java, Corba (Common Object Request Broker Architecture), модифицированные диалекты языков программирования Лисп и Пролог, а также протокол взаимодействия интеллектуальных агентов - KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) (протокол KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) был разработан в 1994 г. при поддержке ДАРПА для интеллектуальной системы управления, сбора информации и связи между мобильными транспортными средствами) [1].

Таким образом, зарождается новая парадигма в области систем искусственного интеллекта - интеграция различных видов агентов (программных, робототехнических, “гибридных”) в единую интеллектуальную информационную инфраструктуру получения, обработки, анализа и хранения информации. В данной инфраструктуре робототехнические и “гибридные” агенты будут ответственны за добычу, передачу информации и осуществление определенных действий, направленных на достижение поставленных целей, согласованных с другими агентами, а программные агенты будут осуществлять многофункциональный анализ информации, поступающей из различных источников, и принимать решение о стратегии дальнейших действий. При этом программные агенты могут также обеспечивать безопасность сети, в которой происходит обработка информации, и обеспечивать интеллектуальное взаимодействие с пользователем. Алгоритмы управления и принятия решений, протоколы обмена информацией, навигация для различных видов агентов практически идентичны, что упрощает разработку и использование таких многоагентных систем. В этой связи нельзя не согласиться с мнением видных американских специалистов, которые утверждают, что, если 90-е годы были эрой персональных компьютеров и Internet, то первое десятилетие XXI века будет эрой роботов [7,9]. Конкретизируя данную мысль, можно добавить, что это будет десятилетие интеллектуальных агентов, прежде всего робототехнических и программных.

Список литературы

1. Software Agents. Ed. Bradshaw J., AAAI Press / The MIT Press, 1997. P. 10-292, 294, 308-313, 368, 378, 434.

2. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы // Новости искусственного интеллекта. 1996. № 1. С. 1-8.

3. Тимофеев А.В. Мультиагентное и интеллектуальное управление сложными робототехническими системами // Теоретические основы и прикладные задачи интеллектуальных информационных технологий. СПб.: СПИИ РАН, 1999. С. 71-81.

4. Трахтенгерц Э.А. Взаимодействие агентов в многоагентных системах // Автоматика и телемеханика. 1998. № 8. С. 3-52.

5. Brooks R.A. Intelligence without representation // Artificial Intelligence. 1991. Vol. 147. P. 139-159.

6. Kenyon H.S. Development program etches future for mobile robots // Signal, February 2000. P. 23-26.

7. Боровский С. Досье искусственного интеллекта // PC Week/RE. 1999. № 43. С. 33.

8. CHIP. Январь 2001. С. 12.

9. Конноли П. Роботы уменьшают риск хирургических операций // ComputerWorld (Россия). 26 декабря, 2000. С. 36.

10. Taubes G. Biologist and engineers create a new generation of robots that imitate life // Science. 7 April. 2000. P. 80-83.

11. New Technology Week. Monday. October 16, 2000. P. 9.

12. http:/www.robotica.pagina.nl.

13. Jane's International Defense Review. 1999. № 7. P. 11.

14. New Technology Week. Monday, July 3. 2000. P. 5, 12.

15. Jane's International Defense Review. 1998. № 10. P. 35.

16. Рубцов И.В., Нестеров В.Е., Рубцов В.И. Современная зарубежная военная микро- и мини-робототехника // Микросистемная техника. 2000. № 3. С. 36-42.

Наверх