Дроны и роботы смогут взаимодействовать без использования сети благодаря квантовой запутанности

Новости МирТесен

Ученые из Виргинского технологического института (США) разработали принципиально новый способ, благодаря которому роботы или дроны смогут согласовывать свои действия и передавать данные, даже при отсутствии стандартных каналов связи. Инновационная технология использует квантовую запутанность и искусственный интеллект, что открывает возможность решения одной из основных сложностей, возникающих при эксплуатации автономных систем в районах стихийных бедствий или военных действий.

Для эффективной совместной работы мультиагентные ИИ-системы, состоящие из роботов или дронов, требуют непрерывного обмена информацией по беспроводной связи. Однако в условиях лесных пожаров, последствий землетрясений или радиоэлектронных помех, связь может быть потеряна или недоступна. Ранее не было разработано надежного решения для обеспечения коллективного обучения и координации машин без использования радиосигналов.

Ученые предложили решение данной проблемы, опираясь на принципы квантовой механики. Разработанная ими новая архитектура, получившая название eQMARL (entangled quantum multi-agent reinforcement learning), представляет собой «запутанное квантовое обучение с подкреплением для множества агентов». В основе этой архитектуры лежит явление квантовой запутанности, при котором две частицы, такие как кубиты (квантовые биты), демонстрируют тесную взаимосвязь. Изменение состояния одного кубита немедленно отражается на состоянии другого, вне зависимости от расстояния между ними, без необходимости передачи физического сигнала.

В разрабатываемой системе каждому роботу или дрону предоставляется индивидуальный набор запутанных кубитов. При взаимодействии агента с окружающей средой, например, при обнаружении препятствия или принятии решения, происходит изменение состояния его кубитов. Вследствие квантовой запутанности, аналогичные изменения происходят и в кубитах всех остальных агентов, входящих в состав группы. Важно отметить, что системе не требуется определять, какая именно информация была изменена. Достаточно самого факта изменения состояния. Осуществляя локальное измерение этих изменений, каждый участник группы получает ценную информацию о действиях всей группы без необходимости прямого обмена сообщениями.

Тестирование продемонстрировало, что новая методика eQMARL превосходит традиционные подходы в области искусственного интеллекта, а также решения, не использующие квантовую запутанность, особенно в условиях слабой или нестабильной связи.

Технология обладает широким спектром потенциальных применений. В ближайшем будущем она может найти применение в управлении роями дронов, предназначенных для тушения пожаров, или роботов, осуществляющих поиск пострадавших под обломками в условиях отсутствия стандартной связи. В отдалённой перспективе это позволит создать сверхнадёжные каналы связи, исключающие уязвимости, свойственные интернету, и уменьшающие вероятность несанкционированного доступа или перехвата данных.

Несмотря на перспективность, у технологии присутствуют значительные ограничения. Создание и поддержание масштабной и стабильной квантовой запутанности за пределами лабораторных условий остаётся крайне сложной задачей, а существующее квантовое оборудование пока не отличается достаточной компактностью и надёжностью для использования в полевых условиях. По мнению Александра Дерьё, одного из авторов исследования, до появления практических применений, например, дронов для устранения последствий природных катаклизмов, может потребоваться от 10 до 15 лет. В настоящее время команда намерена углублять математическую базу своей разработки и проводить испытания в условиях, максимально приближенных к реальным, по мере развития квантовых технологий.

Исследование доступно в архиве препринтов .