Группа ученых из Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ разработала новаторскую систему MAPF-GPT, которая будет представлена на ежегодной конференции по искусственному интеллекту AAAI 2025. Эта система предлагает новый подход к многоагентному планированию, имеющему ключевое значение в автоматизированных логистических системах и умных складах, где множество роботов и программных агентов работают одновременно, избегая столкновений.
Традиционные методы планирования, как правило, основаны на статических графах и заранее рассчитанных маршрутах, что делает их менее эффективными в условиях изменяющейся среды. В отличие от них, MAPF-GPT осуществляет принятие решений в режиме реального времени, позволяя агентам адаптироваться к изменениям, таким как появление людей в рабочей зоне или изменение конфигурации склада.
Система опирается на архитектуру трансформера, которая обрабатывает входные данные в виде последовательностей фиксированного размера — 256 токенов. Эта модель использует механизм внимания для выделения важной информации и учета действий других агентов, что существенно повышает точность принимаемых решений. MAPF-GPT также имеет возможность прогнозировать последствия своих действий и корректировать стратегии на лету, что делает её особенно полезной в динамичных условиях.
Данные, на которых базируется система, включают крупнейший на сегодняшний день датасет для мультиагентного принятия решений, состоящий из одного миллиарда пар «наблюдение-действие». Этот датасет будет доступен для сообщества, что позволит другим исследователям воспроизводить результаты и совершенствовать модель.
Антон Андрейчук, научный сотрудник группы «RL агенты» лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI, выразил уверенность в том, что MAPF-GPT станет полезным инструментом для разработчиков в сфере многоагентного планирования, открывая новые возможности для оптимизации существующих решений.