Застосування штучного інтелекту для управління ройовими системами

О.А. Кравчук, аспірант, В.Д. Самойлов, д-р техн. наук
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15
тел. +380919693070, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2024, 46(6):29-42

https://doi.org/10.15407/emodel.46.06.029

АНОТАЦІЯ

Досліджено використання методів штучного інтелекту в ройових системах безпілотних літальних апаратів. Наведено основні алгоритми штучного інтелекту (ШІ), які забез­пе­чують адаптивну та інтелектуальну поведінку рою, а також проаналізовано їхнє застосу­вання в реальних сценаріях. Окрему увагу приділено поточним проблемам і обмежен­ням ройових систем, таким як масштабованість системи, надійність звʼязку, адаптація до динамічного середовища, тощо. Окреслено перспективні напрями розвитку алгоритмів на базі ШІ, спрямованих на підвищення ефективності, стійкості та живучості роїв.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

безпілотні літальні апарати, ройова система, рій безпілотних літальних апаратів, штучний інтелект.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Beni G., Wang J. Swarm intelligence in cellular robotic systems. In robots and biological systems: Towards a new bionics? 1993. (pp. 703—712) Springer Berlin Heidelberg. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-58069-7_38
  2. Liu G., Van Huynh N., Du H. et al. Generative AI for unmanned vehicle swarms: challenges, applications and opportunities. arXiv, 2024. URL: http://arxiv.org/abs/2402.18062
  3. Tan Y., Wang J., Liu J. Unmanned systems security: Models, challenges, and future directions. IEEE Network. Vol. 34, Issue 4. P. 291— URL: https://doi.org/10.1109/ MNET.001.1900546
  4. McEnroe P., Wang S., Liyanage M. A survey on the convergence of edge computing and AI for uavs: opportunities and challenges. IEEE internet of things journal. 2022. P. 15435— URL: https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3176400.
  5. Ahmadzadeh A., Jadbabaie A., Kumar V. et al. Multi-UAV cooperative surveillance with spatio-temporal specifications. Proceedings of the 45th IEEE conference on decision and control, San Diego, CA, USA, 13—15 December 2006. 2006. 5293—5298. URL: https://doi.org/10.1109/CDC.2006.377157
  6. Nigam N., Bieniawski S., Kroo I. et al. Control of multiple UAVs for persistent surveillance: algorithm and flight test results. IEEE transactions on control systems technology. 2012. Vol. 20, no. 5. P. 1236— URL: https://doi.org/10.1109/tcst.2011.2167331
  7. Scherer J., Rinner B. Multi-UAV surveillance with minimum information idleness and latency constraints. IEEE robotics and automation letters. 2020. Vol. 5, no. 3. P. 4812— URL: https://doi.org/10.1109/lra.2020.3003884
  8. Yan R., Pang S., Sun H. et al. Development and missions of unmanned surface vehicle. Journal of marine science and application. 2010. Vol. 9, no. 4. P. 451— URL: https://doi.org/10.1007/s11804-010-1033-2
  9. Masoud A. A. Decentralized, self-organizing, potential field-based control for individually motivated, mobile agents in a cluttered environment: a vector-harmonic potential field approach. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics — part A: systems and humans. Vol. 37, no. 3. P. 372—390. URL: https://doi.org/10.1109/TSMCA.2007.893483
  10. Hu Y., Chen M., Saad W. et al. Distributed multi-agent meta learning for trajectory design in wireless drone networks. IEEE journal on selected areas in communications. 2021. Vol. 39, no. 10. P. 3177—3192. URL: https://doi.org/10.1109/jsac.2021.3088689
  11. Ding Y., Yang Z., Pham Q.-V. et al. Distributed machine learning for UAV swarms: computing, sensing, and semantics. arXiv, 2023. URL: http://arxiv.org/abs/2301.00912
  12. Konečný J., McMahan H.B., Yu F. X. et al. Federated learning: strategies for improving communication efficiency. arXiv, 2017. URL: http://arxiv.org/abs/1610.05492
  13. Konečný J., McMahan H.B., Ramage D. et al. Federated optimization: distributed machine learning for on-device intelligence. arXiv, 2016. URL: http://arxiv.org/abs/1610.02527
  14. Yang Q., Liu Y., Chen T. et al. Federated machine learning: concept and applications. Todayʼs AI still faces two major challenges. arXiv, 2019. URL: http://arxiv.org/abs/1902.04885
  15. Niknam S., Dhillon H. S., Reed J. H. Federated learning for wireless communications: motivation, opportunities and challenges. arXiv, 2020. URL: http://arxiv.org/abs/1908.06847
  16. Yang Z., Chen M., Wong K.-K. et al. Federated learning for 6G: applications, challenges, and opportunities. Engineering. 2022. Vol. 8. P. 33—41. URL: https://doi.org/10.1016/eng.2021.12.002
  17. Federated learning: challenges, methods, and future directions / T. Li et al. IEEE signal processing magazine. 2020. Vol. 37, no. 3. P. 50—60. URL: https://doi.org/10.1109/msp.2975749
  18. Fallah A., Mokhtari A., Ozdaglar A. Personalized federated learning with theoretical guarantees: a model-agnostic meta-learning approach. Advances in neural information processing systems (2020). Curran Associates, Inc., 2020. Pp. 3557—3568. URL: https://proceedings.cc/ paper_files/paper/2020/file/24389bfe4fe2eba8bf9aa9203a44cdad-Paper.pdf
  19. Distributed learning in wireless networks: recent progress and future challenges / M. Chen et al. IEEE journal on selected areas in communications. 2021. Vol. 39, no. 12. P. 3579—3605. URL: https://doi.org/10.1109/jsac.2021.3118346
  20. Teerapittayanon S., McDanel B., Kung H. T. Distributed deep neural networks over the cloud, the edge and end devices. 2017 IEEE 37th international conference on distributed computing systems (ICDCS), Atlanta, GA, USA, 5—8 June 2017. 2017. URL: https://doi.org/10.1109/icdcs.2017.226
  21. Gupta O., Raskar R. Distributed learning of deep neural network over multiple agents. Journal of network and computer applications. 2018. Vol. 116. P. 1—8. URL: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2018.05.003
  22. Singh A., Vepakomma P., Gupta O. et al. Detailed comparison of communication efficiency of split learning and federated learning. arXiv, 2019. URL: http://arxiv.org/abs/ 09145.
  23. Liu X., Deng Y., Mahmoodi T. A novel hybrid split and federated learning architecture in wireless UAV networks. ICC 2022 — IEEE international conference on communications, Seoul, Korea, Republic of, 16—20 May 2022. 2022. URL: https://doi.org/10.1109/ 2022.9838867.
  24. Byrne M. The disruptive impacts of next generation generative artificial intelligence. CIN: computers, informatics, nursing. 2023. Vol. 41, no. 7. P. 479—481. URL: https://doi.org/10.1097/cin.0000000000001044.
  25. Research on unmanned surface vehicles environment perception based on the fusion of vision and lidar / W. Zhang et al. IEEE access. 2021. Vol. 9. P. 63107—63121. URL: https://doi.org/10.1109/access.2021.3057863.
  26. Zhang Z., Fu M. Research on unmanned system environment perception system methodology. Lecture notes in networks and systems. Cham, 2023. P. 219—233. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-38082-2_17.
  27. A latent encoder coupled generative adversarial network (LE-GAN) for efficient hyperspectral image super-resolution / Y. Shi et al. IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 2022. P. 1. URL: https://doi.org/10.1109/tgrs.2022.3193441.
  28. Co-Visual pattern-augmented generative transformer learning for automobile geo-localization / J. Zhao et al. Remote sensing. 2023. Vol. 15, no. 9. P. 2221. URL: https://doi.org/10.3390/rs15092221.
  29. Ponnimbaduge Perera T. D., Jayakody D. N. K., Sharma S. K. et al. Simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT): recent advances and future challenges. IEEE communications surveys & tutorials. Vol. 20, no 1. P. 264—302. URL: https://doi.org/1109/COMST.2017.2783901.
  30. Wen W., Jia Y., Xia W. Federated learning in swipt-enabled micro-uav swarm networks: a joint design of scheduling and resource allocation. 2021 13th international conference on wireless communications and signal processing (WCSP), Changsha, China, 20—22 October 2021. 2021. URL: https://doi.org/10.1109/wcsp52459.2021.9613446.
  31. Pan S. J., Yang Q. A survey on transfer learning. IEEE transactions on knowledge and data engineering. 2010. Vol. 22, no. 10. P. 1345—1359. URL: https://doi.org/10.1109/2009.191.
  32. Hospedales T., Antoniou A., Micaelli P. et al. Meta-Learning in Neural Networks: A Survey. arXiv, 2020. URL: https://doi.org/10.48550/ARXIV.2004.05439.

КРАВЧУК Олександр Анатолійович, аспірант Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 2002 р. закінчив Київський національний університет ім. Тараса Шевченка. Область наукових досліджень — інформаційні тех­нології, динамічні системи, безпілотні літальні апарати, ройові системи, в тому числі з елементами штучного інтелекту.

САМОЙЛОВ Віктор Дмитрович, д-р техн. наук, професор, гол. наук. співробітник Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 1960 р. закінчив Українську академію сільськогосподарських наук. Область наукових дослід­жень — компʼютерні технології створення динамічних і ситуаційних тренажерів в енергетиці, автоматизовані системи навчання і контролю знань в енергетиці, іміта­ційне моделювання обʼєктів енергетики.

Повний текст: PDF