Наука и инновации 677

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

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.