El perro esquimal Clearpath, utilizado como plataforma de investigación, se utiliza para desarrollar y probar la autonomía subyacente para respaldar la IA basada en el contexto que respalda la comunicación bidireccional efectiva. Crédito:ARL
Un equipo de investigación dirigido por el Ejército desarrolló nuevos algoritmos y llenó las lagunas de conocimiento sobre cómo los robots contribuyen a los equipos y qué saben los robots sobre su entorno y sus compañeros de equipo.
Dra. Kristin Schaefer-Lay, un ingeniero del Laboratorio de Investigación del Ejército del Comando de Desarrollo de Capacidades de Combate del Ejército de EE. UU., forma parte de un equipo multidisciplinario de investigadores del Ejército, Universidad de Carnegie mellon, University of Minnesota y University of Central Florida, entre otras, quien desarrolló algoritmos específicos y enfoques novedosos de inteligencia artificial para apoyar el desarrollo de un contexto compartido entre los miembros del equipo a través de una comunicación bidireccional efectiva.
"La idea de integrar el contexto al desarrollo de la IA es un proceso difícil, ", Dijo Schaefer-Lay." Los investigadores tienden a tener ideas muy diferentes sobre lo que se entiende por contexto y las mejores prácticas para integrar el contexto en el desarrollo de la IA ".
Varios investigadores e instituciones han examinado piezas más pequeñas de este conjunto de problemas, pero este equipo buscó un enfoque más holístico sobre cómo desarrollar e integrar diferentes tipos de contexto relacionados con el contexto ambiental, contexto de la misión y contexto social para promover la autonomía humana en equipo a través de capacidades avanzadas de comunicación bidireccional.
Esto ha avanzado directamente la ciencia en robótica y procesos de inteligencia artificial en las áreas de comunicación del lenguaje natural, desarrollo del modelo mundial, comunicación multimodal y trabajo en equipo con autonomía humana, Dijo Schaefer-Lay.
El equipo colaborativo busca identificar avances científicos críticos realizados por la Alianza de Tecnología Colaborativa de Robótica del Ejército, o RCTA, sobre técnicas para desarrollar y promover la inteligencia artificial basada en el contexto para apoyar a los futuros equipos de autonomía humana.
Las inversiones estratégicas en la investigación fundamental liderada por el Ejército como parte del RCTA dieron como resultado ciencia avanzada en cuatro áreas críticas de la robótica de combate terrestre que afectan la forma en que ven los combatientes de guerra de EE. UU. pensar, movimiento y equipo. Esta investigación respalda la prioridad de modernización del ejército para el vehículo de combate de próxima generación al hacer avanzar la ciencia para integrar la inteligencia artificial basada en el contexto dentro de los equipos de autonomía humana.
Dr. Daniel Barber, Universidad de Florida Central, prueba mejoras en la interfaz multimodal de RCTA mientras interactúa con una plataforma Husky en Camp Lejeune, Carolina del Norte. Crédito:Foto del Ejército de EE. UU.
"La inversión del gobierno en robótica de combate terrestre es fundamental para garantizar que las fuerzas de maniobra de EE. UU. Mantengan una ventaja de combate marcada, ", Dijo Schaefer-Lay.
Los investigadores publicaron sus hallazgos en el 30 de septiembre de 2019, edición de la Revista AI como parte de un número invitado sobre IA y contexto:"Integración del contexto en la inteligencia artificial:investigación de la Alianza de Tecnología Colaborativa de Robótica".
La integración de la IA impulsada por el contexto es importante para que las futuras capacidades robóticas respalden el desarrollo de la conciencia de la situación, calibrar la confianza adecuada, y mejorar el rendimiento del equipo en equipos colaborativos entre humanos y robots.
Este artículo destaca los avances en la IA basada en el contexto para la formación de equipos entre humanos y robots.
Las vías de investigación discutidas incluyen cómo el contexto permite a los robots llenar los vacíos para tomar decisiones efectivas más rápidamente, admite comportamientos más robustos, y aumenta las comunicaciones del robot para satisfacer las necesidades del equipo en una variedad de entornos y organizaciones de equipo y en todas las misiones.
Los hallazgos del artículo se utilizarán para respaldar la investigación continua del laboratorio en el Programa de Investigación Esencial de Trabajo en Equipo de Autonomía Humana. En particular, Esta investigación ayudará a desarrollar métodos e intervenciones eficaces de comunicación bidireccional para calibrar la confianza adecuada del equipo y la conciencia compartida de la situación en situaciones de alto riesgo. operaciones complejas.
No basta con desarrollar nuevos algoritmos y enfoques, Schaefer-Lay dijo:"pero es importante comprender el impacto que tienen en la formación de equipos eficaz en todas las operaciones".
El avance de esta línea de investigación se extenderá para incluir equipos más grandes y tecnologías de estaciones de tripulación que respalden el vehículo de combate de próxima generación, ella dijo.