Математики НГТУ им. Р.Е. Алексеева совершенствуют интеллектуальные возможности роботов

0
16+

Математики НГТУ им. Р.Е. Алексеева совершенствуют интеллектуальные возможности роботов - фото 1

Три проекта молодых ученых Нижегородского государственного технического университета признаны победителями конкурса 2021 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.

Мы продолжаем знакомить вас с проектами и их авторами.

В число победителей конкурса 2021 года, который ежегодно проводится Российским научным фондом, вошел проект Юлии Емельяновой, доцента кафедры прикладной математики Арзамасского политехнического института НГТУ им. Р. Е. Алексеева, «Управление с итеративным обучением реконфигурируемыми системами».

Управление с итеративным обучением (УИО) является одной из форм интеллектуального управления и направлено на повышения точности выполнения повторяющихся однородных операций роботами. Принцип действия УИО напоминает выработку мышечной памяти при выполнении подобных действий человеком (тренировка баскетболиста на попадание мяча в корзину, или стрелка на попадание в «десятку»).

В России задачами управления с итеративным обучением занимается единственная научная группа под руководством доктора физико-математических наук профессора Павла Пакшина, которая имеет в этой области результаты, имеющие международное признание.

Проект Юлии Емельяновой отражает одно из направлений исследований этой группы и посвящен разработке новых методов и алгоритмов управления с итеративным обучением в условиях, выдвигаемыми требованиями современных и перспективных интеллектуальных производств (Индустрия 4.0 и выше). Эти условия характеризуются тем, что алгоритмы УИО в одиночной или сетевой конфигурации должны без потери точности легко перестраиваться в зависимости от быстро изменяющихся требований производственного процесса, а также при информационных нарушениях и возможных кибератаках. Близкие задачи возникают при построении медицинских реабилитационных роботов, которые должны перестраивать траекторию обучения в зависимости от возможностей пациента.

Значимость ожидаемых результатов состоит в дальнейшем развитии теории управления с итеративным обучением для простых и сетевых стохастических систем и в разработке новых алгоритмов управления с итеративным обучением, позволяющих получить высокую точность и скорость сходимости процессов обучения в условиях случайных возмущений. Результаты могут найти эффективное применение в управлении роботами, в промышленных конвейерных системах, в индустрии наносистем, в медицине, в транспортных системах и других приоритетных областях науки и техники.

В работе над проектом активное участие примет аспирант НГТУ им. Р. Е. Алексеева Антон Копосов.

Фото: НГТУ

Комментарии