Data-driven neuromorphic decision-making for cognitive robotic navigation
Authors: Κούτρας Δημήτριος 
Published: February 2025

Ο στόχος της παρούσας διατριβής είναι η ανάπτυξη αλγορίθμων και μεθοδολογιών που επιτρέπουν στις διαδικασίες ρομποτικής λήψης αποφάσεων να μιμούνται σε μεγάλο βαθμό την ανθρώπινη συμπεριφορά. Συγκεκριμένα, αντιμετωπίζει τις προκλήσεις της ρομποτικής πλοήγησης και λήψης αποφάσεων χρησιμοποιώντας νευρομορφικές αρχιτεκτονικές, όπως τα νευρωνικά δίκτυα, που έχουν εκπαιδευτεί σε ετερογενή σύνολα δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση θέτει τις βάσεις για τη δημιουργία γνωστικών μηχανών ικανών που να αλληλεπιδρούν ευφυώς με το πραγματικό περιβάλλον, προχωρώντας προς την υλοποίηση της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GAI) . Η διατριβή είναι οργανωμένη σε δύο κύριους πυλώνες. Πυλώνας Α καθιερώνει τα θεωρητικά θεμέλια που είναι απαραίτητα για την επίτευξη της Γενικευμένης Ρομποτικής Νοημοσύνης (GRI) . Παρουσιάζει τις μαθηματικές και αλγοριθμικές δομές στις οποίες βασίζεται αυτή η έρευνα. Το Κεφάλαιο 3 παρουσιάζει έναν αλγόριθμο που αξιοποιεί τις καινοτομίες στηνοπτική μηχανή για την εκτίμηση των θέσεων αντικειμένων, ενισχύοντας την αντίληψη κατάστασης ενός σμήνους μη επανδρωμένων αεροσκαφών (UAVs) . Με την υλοποίηση μιας στρατηγικής μάθησης σε πραγματικό χρόνο που βασίζεται στην καλά εδραιωμένη οικογένεια CAO (Cognitive Adaptive Optimization), αυτός ο αλγόριθμος βελτιώνει σημαντικά τον συντονισμό των (UAVs) . Ωστόσο, εντοπίστηκαν περιορισμοί, ιδιαίτερα στην ανάγκη του CAO για επανεκκίνηση σε νέα περιβάλλοντα, πιο συγκεκριμένα, γνώση που είχε εξαχθεί απο ένα πείραμα δεν μπορούσε να αξιοποιηθεί σε επόμενα. Για την αντιμετώπιση αυτού, ενσωματώθηκε η ενισχυτική μάθηση (RL) , οδηγώντας στην ανάπτυξη ενός περιβάλλοντος που περιγράφεται στο Κεφάλαιο 4, τον Mars-Explorer . Αυτό χρησιμεύει ως σημείο αναφοράς στην, αναδιαμορφώνοντας τις εργασίες εξερεύνησης και κάλυψης σε ένα πλαίσιο συμβατό με την (RL) . Αυτό το πλαίσιο δείχνει πώς τα νευρωνικά δίκτυα που βασίζονται στην RL λειτουργούν ανάλογα με τη μνήμη RAM των υπολογιστών, αποθηκεύοντας και προσαρμόζοντας τη γνώση. Η δοκιμή αλγορίθμων RL αποκάλυψε κρίσιμες προκλήσεις, προκαλώντας τη δημιουργία του αλγορίμου ACRE που περιγράφεται στο Κεφάλαιο 5. Αυτός αντιμετωπίζει προβλήματα ενσωμάτωσης πρόσθετων σημάτων επιβράβευσης, επιτρέποντας πιο συνεπή πρόσβαση στις περιβαλλοντικές επιβραβεύσεις μέσω ενός αποθηκευτικού 78 Περίληψη τρόπου αναπαραγωγής. Πυλώνας Β επικεντρώνεται στην πρακτική εφαρμογή των θεωρητικών πλαισίων σε πραγματικές καταστάσεις. Η ρομποτική απαιτεί αναπόφευκτα εφαρμογή στην πραγματική ζωή, καθιστώντας απαραίτητη την ανάπτυξη μιας προσαρμοσμένης ρομποτικής πλατφόρμας για την πλήρη υλοποίηση των στόχων της διατριβής. Το Κεφάλαιο 6 αναλύει το σχεδιασμό και την κατασκευή ενός προσαρμοσμένου μη επανδρωμένου οχήματος εδάφους, προσαρμοσμένου για ευελιξία και εξοπλισμένου για την υποστήριξη των πιο σύγχρονων αλγορίθμων. Ο υπολογιστής που είναι εγκατεστημένος στο ρομποτικό όχημα παρέχει απαράμιλλη ευελιξία, επιτρέποντας την εκτέλεση σύνθετων διαμορφώσεων λογισμικού πέραντων διαθέσιμων έτοιμων λύσεων. Το Κεφάλαιο 7 ολοκληρώνει τη διατριβή με το CRN: Cognitive Robotic Navigation , ένα νευρομορφικό πλαίσιο που επιτρέπειστα αυτόνομα ρομπότ να πλοηγούνται σε σύνθετα περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας μόνο οπτική είσοδο. Αξιοποιώντας προηγμένα οπτικά νευρωνικά δίκτυα και generative AI , το CRN ερμηνεύει εικόνες για να παράγει ένα ισχυρό σύστημα λήψης αποφάσεων ικανό να δημιουργεί και να αξιολογεί διαδρομές πλοήγησης. Εμπνευσμένο από τους γνωστικούς μηχανισμούς που παρατηρούνται στους ανθρώπους και τα ζώα, το CRN υιοθετεί φυσικές στρατηγικές πλοήγησης, αξιοποιώντας αντιληπτικές ενδείξεις