Scienty

Фото: img.freepik.com

Ученые из Виргинского технологического института (США) разработали инновационный подход, который позволяет роботам или дронам согласовывать свои действия и передавать данные друг другу даже при отсутствии стандартных каналов связи. Эта технология, использующая принципы квантовой запутанности и искусственного интеллекта, может стать решением одной из основных сложностей, возникающих при работе автономных систем в районах стихийных бедствий или военных действий.

Для эффективного взаимодействия обычные группы роботов или дронов (мультиагентные ИИ-системы) требуют непрерывного обмена информацией по беспроводной связи. Однако в условиях лесных пожаров, последствий землетрясений или радиоэлектронных помех связь может быть потеряна или затруднена. Ранее не было разработано надёжного решения для обеспечения совместного обучения и координации машин без использования беспроводных сигналов.

Ученые предложили решение этой задачи, опираясь на принципы квантовой механики. Для этого была создана новая архитектура под названием eQMARL (entangled quantum multi-agent reinforcement learning), что означает «обучение с подкреплением для множества агентов, основанное на квантовой запутанности». В её основе лежит явление квантовой запутанности, когда две частицы, например кубиты (квантовые биты), оказываются тесно взаимосвязаны. Изменение состояния одного кубита немедленно влияет на состояние другого, вне зависимости от расстояния между ними, и без передачи какого-либо физического сигнала.

В предложенной системе каждому роботу или дрону предоставляется свой уникальный набор запутанных кубитов. При взаимодействии агента с окружающей средой — будь то обнаружение препятствия или принятие решения — он модифицирует состояние своих кубитов. За счет явления запутанности аналогичные изменения происходят и в кубитах всех остальных агентов в группе. Важно отметить, что системе не требуется определять, какая конкретно информация была изменена. Достаточно самого факта модификации. Локальное измерение этих изменений позволяет каждому участнику группы получать ценную информацию о действиях всего коллектива, минуя прямой обмен данными.

Тестирование новой методики eQMARL выявило ее превосходство над традиционными подходами искусственного интеллекта и квантовыми аналогами, не применяющими запутанность, особенно в условиях слабой или нестабильной связи.

Сфера применения данной технологии весьма широка. В ближайшем будущем она способна найти применение в управлении группами беспилотных летательных аппаратов, участвующих в тушении пожаров, или роботов, осуществляющих поиск пострадавших в зоне разрушений, особенно в условиях отсутствия стандартной связи. В отдалённой перспективе это позволит создать сверхнадёжные каналы связи, которые исключат известные уязвимости интернета и минимизируют вероятность несанкционированного доступа или перехвата данных.

Несмотря на перспективность, у технологии присутствуют значительные ограничения. Создание и поддержание масштабной и стабильной квантовой запутанности за пределами лаборатории остаётся крайне сложной задачей, а существующее квантовое оборудование пока не характеризуется достаточной компактностью и надёжностью, необходимой для применения в полевых условиях. По мнению одного из авторов исследования, аспиранта Александра Дерьё, до появления практических применений, например, дронов для устранения последствий природных катаклизмов, может потребоваться от десяти до пятнадцати лет. Сейчас 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 .