Компании Toshiba и MIRISE Technologies впервые в мире встроили квантовую систему оптимизации в мобильное устройство для автономного управления, сообщает Interesting Engineering.
В основе решения — Simulated Bifurcation Machine (SBM) от Toshiba, квантовый компьютер для оптимизации, размещенный на автономной платформе разработки MIRISE.
Задача современных автономных роботов и транспортных средств — в реальном времени обнаруживать препятствия, отслеживать маршруты и принимать решения. Для этого они используют камеры и лидары. Однако по мере усложнения задач растут требования к обработке данных, а ограничения по размеру, энергопотреблению и стоимости остаются жесткими. SBM решает эту проблему, при этом квантовые компьютеры для оптимизации работают на стандартном оборудовании.
Инженеры разработали и испытали прототип платформы с алгоритмом отслеживания нескольких объектов. Алгоритм не только составляет «один к одному», но и поддерживает сопоставление «один ко многим» — благодаря функции быстрого поиска SBM робот может повторно отследить объект, даже если тот временно скрылся из виду.
Результаты впечатляют: скорость обнаружения и отслеживания достигла 23 кадров в секунду (при стандартном требовании для автоматизированного вождения в 10 кадров в секунду), точность отслеживания улучшилась на 4% по сравнению со стандартными тестами, а относительно тестов с оценкой степени закрытия объекта зафиксирован прирост в 23%.
В ходе испытаний систему MIRISE FPGA с новым алгоритмом установили на автономном мобильном роботе. Устройство успешно показало динамическое планирование маршрута: анализировало достоверность определения положения и направления движения объектов, корректировало зоны присутствия и прогнозировало будущие позиции. Это позволило сократить число ненужных маневров уклонения и повысить эффективность навигации.
Toshiba подчеркивает: ранее квантовые оптимизированные компьютеры использовали для централизованного управления мобильными системами, но их никогда прежде не встраивали непосредственно в мобильную платформу для автономного управления.
В перспективе разработчики планируют расширить применение SBM — в автоматизированных транспортных средствах, координации работы групп роботов, оптимизации сложных маршрутов и распределении задач в режиме реального времени.
Ранее Наука Mail рассказывала, что роботов начали печатать сразу готовыми к работе
