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重磅!西工大在大模型異構(gòu)智能體方面取得重大進(jìn)展!

2023-08-04 08:49:58 來源:中冶有色技術(shù)平臺
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簡介:近日,西北工業(yè)大學(xué)光電與智能研究院李學(xué)龍教授和同事們在大模型異構(gòu)智能體方面取得重大進(jìn)展,實(shí)現(xiàn)了大模型對無人機(jī)集群、機(jī)器狗、機(jī)械臂三種智能體的真機(jī)協(xié)同控制。該成果展示了大模型在智能體控制方面的能力,也為智能無人系統(tǒng)的研究提供了無限可能。
你是否幻想過影視劇中無所不能的智能助理成為現(xiàn)實(shí)?

當(dāng)你愜意地靠在沙發(fā)上看書時,說一句“我渴了”,就能為你拿來飲料;當(dāng)你高燒躺在床上無法下地,只需說一句“我發(fā)燒了”,就有退燒藥和溫水放在手邊。

現(xiàn)在,這個“懂你”又“靠譜”的智能體將成為現(xiàn)實(shí)!

近日,西北工業(yè)大學(xué)光電與智能研究院李學(xué)龍教授和同事們在大模型異構(gòu)智能體方面取得重大進(jìn)展,實(shí)現(xiàn)了大模型對無人機(jī)集群、機(jī)器狗、機(jī)械臂三種智能體的真機(jī)協(xié)同控制。該成果展示了大模型在智能體控制方面的能力,也為智能無人系統(tǒng)的研究提供了無限可能。

在人工智能領(lǐng)域,大模型控制智能體是大勢所趨。團(tuán)隊提出了一種大模型驅(qū)動的異構(gòu)智能體協(xié)同控制算法框架,使異構(gòu)智能體系統(tǒng)具備高層語義理解能力、自身技能認(rèn)知能力和復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行能力。該框架可將一個跨場景、跨智能體的復(fù)雜任務(wù),通過語義理解和任務(wù)分解拆分成異構(gòu)智能體協(xié)同執(zhí)行的多個子任務(wù),然后通過無人機(jī)集群、機(jī)器狗、機(jī)械臂的聯(lián)合控制,實(shí)現(xiàn)異構(gòu)智能體的高效協(xié)作。

懂所思、知所能、行所意,是大模型異構(gòu)智能體的主要能力。

01. 懂所思:高層語義理解能力

如何充分發(fā)揮大模型的語義理解能力,讓無人機(jī)、機(jī)器狗、機(jī)械臂等人造智能體能夠根據(jù)輸入的自然語言分工合作,是智能體在現(xiàn)實(shí)場景中執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的前提條件。




針對該問題,團(tuán)隊利用國產(chǎn)大模型作為語義理解底座,以無人機(jī)集群、機(jī)器狗、機(jī)械臂三種異構(gòu)智能體作為協(xié)同控制平臺,設(shè)計了融合環(huán)境信息與自身狀態(tài)的語義交互框架,實(shí)現(xiàn)了對異構(gòu)智能體任務(wù)理解、硬件控制、協(xié)調(diào)合作等復(fù)雜需求的高層語義交互。

02. 知所能:自身技能認(rèn)知能力

智能體的行為能力易受周圍環(huán)境、自身機(jī)械結(jié)構(gòu)等限制因素的影響。如何在多變的外界環(huán)境下讓智能體準(zhǔn)確地認(rèn)知當(dāng)前自身的行為能力,是異構(gòu)智能體協(xié)同的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。


為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),團(tuán)隊提出了異構(gòu)智能體通用中層技能認(rèn)知算法,實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)智能體間精細(xì)的硬件協(xié)同控制。在此基礎(chǔ)上,智能體通過自主環(huán)境感知、自身狀態(tài)建模、協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃,自適應(yīng)地調(diào)整技能執(zhí)行。

03. 行所意:復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行能力

為了完成復(fù)雜任務(wù)目標(biāo),異構(gòu)智能體協(xié)作需要依據(jù)子任務(wù)間的依賴關(guān)系和環(huán)境約束,設(shè)計安全合理的子任務(wù)執(zhí)行次序和方式。


針對該問題,團(tuán)隊設(shè)計了多智能體閉環(huán)反饋的任務(wù)執(zhí)行機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)智能體在任務(wù)執(zhí)行層面的自主協(xié)同。在任務(wù)執(zhí)行的過程中,智能體向任務(wù)分解模塊報告子任務(wù)執(zhí)行狀態(tài),形成任務(wù)分配與執(zhí)行動態(tài)閉環(huán),實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)導(dǎo)向的異構(gòu)智能體高效協(xié)同。

該成果是大模型算法和智能體硬件交叉的創(chuàng)新性研究,實(shí)現(xiàn)了用更自然、更直觀的方式進(jìn)行多種智能體的控制,降低了人機(jī)交互的門檻。同時,該研究也將促進(jìn)異構(gòu)智能體之間協(xié)作的自主性和流暢度,對人工智能在災(zāi)難救援、工業(yè)生產(chǎn)等復(fù)雜場景下的靈活應(yīng)用具有重要意義。

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