1 Методология Автономного Адаптивного Управления бионический подход к построению нейроноподобных систем управления Институт системного программирования. - презентация

1 1 Методология Автономного Адаптивного Управления бионический подход к построению нейроноподобных систем управления Институт системного программирования РАН Отдел имитационных систем - AAC Lab – версия на русском языке Eng д.ф.-м.н. А.А. Жданов Москва, ул. Б. Коммунистическая, 25, ИСП РАН

2 2 люди адаптируются друг к другу и к среде люди, животные и растения адаптируются и только создаваемые людьми вещи и приборы не умеют адаптироваться друг к другу Мы уверены, что каждый прибор можно научить адаптироваться к пользователю! Все живое в Природе обладает свойством адаптивности

3 3 Причины, по которым современные приборы и программы обладают одним общим свойством – блестящим отсутствием адаптивных свойств: многие разработчики никогда даже не думали о том, что приборы и программы могут быть адаптивными до сих пор не было подходящих методов и средств адаптивного управления Наш девиз:

4 4 Наиболее эффектные адаптивные свойства демонстрируют нервные системы живых организмов Разработанный нами метод Автономного Адаптивного Управления (ААУ) описывает способ построения систем управления, обладающих адаптивными свойствами нервных систем

5 5 Основные идеи метода ААУ

6 6 Три вложенных объекта: Среда Тело организма – объект управления Нервная система – управляющая система (УС) Две главные цели: Выживание организма Накопление знаний Среда Тело Нервная система Устройство, принцип действия и целевые функции нервной управляющей системы вытекают из обще-системного представления В р е м я

7 7 Структура и функции «нервной системы» ААУ Формирование и распознавание образов Датчики Исполнители Принятие решений База знаний Аппарат эмоций Вывод новых знаний «Нервная система» С р е д а «Тело» объекта управления (показаны только основные связи)

8 8 Движение некоторого организма (например, мобильного робота) по пространству с препятствиями наблюдается его нервной системой как временная последовательность бинарных показаний датчиков, в которой следует найти неслучайные конфигурации – образы время Сигналы датчиков Образы

9 9 Автоматическая классификация Генерация эмоций Распознавание образов Поиск знаний Вывод новых знаний Представление знаний в Базе Знаний Принятие решений Основные задачи, решаемые «нервной системой» ААУ

10 10 Аппарат эмоций - важная многофункциональная подсистема, задающая мотивацию для нервной управляющей системы. Служит «учителем» для обучения текущее эмоциональное состояние Каждый образ снабжается своей «эмоциональной» эмпирически найденной оценкой Сумма оценок распознанных в текущий момент образов Универсальная «мотивация» всех автономных нервных систем – поднимать текущее эмоциональное состояние Способ достижения – воздействие на среду

11 11 База Знаний Элементарное знание База Знаний складывается из множества структурированных эмпирически найденных элементарных знаний Образы состояния Образ действия m Образ действия k Образ действия j Образ результатов n Образ результатов m Образ результатов k Образы результатов j момент t-2момент t-1момент t Эмоциональные оценки

12 12 Принятие решений - основано на предсказании распознавания образов посредством элементарных знаний Распознавание текущих условий – образов и эмоциональных оценок Упреждающее распознавание - прогнозирование возможных действий и их следствий – образов и эмоциональных оценок Основание для принятия решений Образы состояния Образ действия m Образ действия k Образ действия j Образ результатов n Образ результатов m Образ результатов k Образы результатов j момент tмомент t+1момент t+2 Эмоциональные оценки

13 13 Нейроноподобная реализация автономных адаптивных систем управления Подсистемы управляющей «нервной системы» робота состоят из специальных сетей нейроноподобных элементов Задача каждого отдельного «нейрона»: а) самостоятельно найти коррелирующие входные сигналы (сформировать «образы») и б) распознавать знакомые «образы» в потоке входных сигналов. Отдельный «нейрон» Фрагмент Базы знаний из «нейронов»

14 14 Примеры практических приложений системы ААУ

15 15 Адаптивное управление мобильным роботом Подобно ребенку, впервые севшему на велосипед, робот познает свойства препятствий и самостоятельно учится объезжать их без ДТП, постепенно повышая мастерство вождения

16 16 AdCAS - Система автономного адаптивного управления активной подвеской автомобиля Колебания автомобиля без системы AdCAS Плавное движение автомобиля с системой AdCAS Такую Базу Знаний автоматически нашла «нервная система» AdCAS приспосабливаясь к свойствам автомобиля, повышает плавность хода и устойчивость

17 17 Pilot – Система автономного адаптивного управления угловым движением модели космического аппарата Управляющая система автоматически адаптируется к изменяющимся свойствам спутника, поддерживая высокое качество управления Подобным образом учится управлять начинающий пилот Математическая модель объекта управления не используется

18 18 Покажите нам Ваш объект, и мы скажем, к чему и зачем он может адаптироваться, и как этого добиться Покажите нам Ваш объект, и мы скажем, к чему и зачем он может адаптироваться, и как этого добиться