Методология Автономного Адаптивного Управлениябионический подход к построению нейроноподобных систем управления

люди адаптируются друг к другу и к среде
люди, животные и растения адаптируются
и только создаваемые людьми вещи и приборы не умеют адаптироваться друг к другу
Мы уверены, что каждый прибор можно научить адаптироваться к пользователю!
Почему ?!
Все живое в Природе обладает свойством адаптивности

Причины, по которым современные приборы и программы обладают одним общим свойством – блестящим отсутствием адаптивных свойств:
многие разработчики никогда даже не думали о том, что приборы и программы могут быть адаптивными
до сих пор не было подходящих методов и средств адаптивного управления
Адаптивные программы и приборы
Наш девиз:

Наиболее эффектные адаптивные свойства демонстрируют нервные системы живых организмов
Разработанный нами метод Автономного Адаптивного Управления (ААУ) описывает способ построения систем управления, обладающих адаптивными свойствами нервных систем

Основные идеи метода
ААУ

Движение некоторого организма (например, мобильного робота) по пространству с препятствиями наблюдается его нервной системой как временная последовательность бинарных показаний датчиков, в которой следует найти неслучайные конфигурации – образы
время
Сигналы датчиков

Автоматическая
классификация
Генерация эмоций
Распознавание образов
Поиск
знаний
Вывод
новых
знаний
Представление
знаний в
Базе Знаний
Принятие решений
Основные задачи, решаемые «нервной системой» ААУ

Аппарат эмоций
- важная многофункциональная подсистема, задающая мотивацию для нервной управляющей системы. Служит «учителем» для обучения
текущее эмоциональное состояние
Каждый образ снабжается своей «эмоциональной» эмпирически найденной оценкой
Сумма оценок распознанных
в текущий момент образов
Универсальная «мотивация» всех автономных нервных систем – поднимать текущее эмоциональное состояние
Способ достижения – воздействие на среду

База Знаний
Элементарное знание
База Знаний складывается из множества структурированных эмпирически найденных элементарных знаний

Нейроноподобная реализация
автономных адаптивных систем управления
Подсистемы управляющей «нервной системы» робота состоят из специальных сетей нейроноподобных элементов
Задача каждого отдельного «нейрона»:
а) самостоятельно найти коррелирующие входные сигналы (сформировать «образы») и
б) распознавать знакомые «образы» в потоке входных сигналов.
Отдельный «нейрон»
Фрагмент Базы знаний из «нейронов»

Примеры практических приложений системы ААУ

Адаптивное управление мобильным роботом
Подобно ребенку, впервые севшему на велосипед, робот познает свойства препятствий и самостоятельно учится объезжать их без ДТП, постепенно повышая мастерство вождения

AdCAS - Система автономного адаптивного управления активной подвеской автомобиля
приспосабливаясь к свойствам автомобиля, повышает плавность хода и устойчивость

Pilot – Система автономного адаптивного управления угловым движением модели космического аппарата
Управляющая система автоматически адаптируется к изменяющимся свойствам спутника, поддерживая высокое качество управления
Подобным образом учится управлять начинающий пилот
Математическая модель объекта управления не используется