AI-Cognitive: многоагентная система Jadex (проект)
Ментор | Панов Александр |
Учебный семестр | Осень 2016 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 5 | |
Что это за проект?
В современном искусственно интеллекте одним из перспективных тем является изучение взаимодействия систем (агентов, роботов и др.) другу с другом при решении различных задач. Как говорится одна голова хороша, а две лучше. Иногда бывает, что, например, планирование достижения некоторой цели (например, уборка местности) лучше делать вместе различным агентам с разной функциональностью (например, один маленький умеет сметать пыль, а второй большой - только мыть). Это направление разрабатываются многоагентные системы моделирования решения различных задач. С одной из таких систем (Jadex- https://www.activecomponents.org) и предлагается познакомиться в этом проекте.
Чему вы научитесь?
- Познакомишься с современными системами искусственного интеллекта (ИИ).
- Разберешься с одной или несколькими задачками, где нужны усилия нескольких роботов (интеллектуальных агентов).
- Познакомишься с кодом, который реализует некоторые алгоритмы.
Какие начальные требования?
- Необходимо знание языка Java или желание его освоить.
- Умение или желание разбираться в качественном чужом коде.
Какие будут использоваться технологии?
Будет использоваться готовая система Jadex и его исходные коды. Потребуется знание xml.
Темы вводных занятий
На вводном занятии расскажу про то, что такое многоагентные системы и где они используются. Введу в курс дела по работе с Jadex.
Направления развития
Дальнейшее развитие проекта - это участие в написании нашей собственно когнитивной архитектуры (STRL), которая предназначена в том числе и для работы с коалициями робототехнических систем. Реализация некоторых подсистем, основанных на правилах, подсистем обучения, распознавания, планирования.
Критерии оценки
- На 4-5 нужно установить и уметь запускать примеры в Jadex. Понимать основные детали архитектуры Jadex. Создать на основе имеющихся примеров свое собственное окружение.
- На 6-7 нужно разобраться в работе 3 примеров коалиционных задач и в коде агентов, их решающих. Создать на основе имеющихся примеров свое собственное окружение для работы с этими задачами.
- На 8-10 нужно будет попробовать реализовать своего простого агента в виде плагина к Jadex.
Ориентировочное расписание занятий
ВТ 15:00-19:00 или ЧТ 15:00-19:00