في عالم الذكاء الاصطناعي، تبقى مهمة تدريب المتحكمات لتكون آمنة وموثوقة في بيئات المحاكاة، وتقييم جاهزيتها للنشر في العالم الحقيقي، من أبرز التحديات التي يواجهها الباحثون. لهذا السبب، تم ابتكار LyEvO، إطار عمل يعتمد على الفيزياء يجمع بين التحسين التطوري المقيد (Constrained Evolutionary Optimization) وطرق التحقق القائمة على نموذج إحصائي (Statistical Model Checking) مع تحليل الاستقرار المبني على مبادئ لايبونوف (Lyapunov).

يستخدم LyEvO تحليل لايبونوف لاستنتاج منطقة استقرار مرشحة في البداية بالاستفادة من المعرفة السابقة حول ديناميات النظام. من ثم، يتم استخدام حلقة تكرارية تستند إلى السيناريوهات التشغيلية المستمدة من تلك المنطقة لتحسين السياسة وتصديقها إحصائيًا، مع توسيع حدود المنطقة بناءً على نتائج التحقق. هذا الإجراء المتكامل يوفر معيارًا عمليًا لتقييم جاهزية النشر للأنظمة.

تم تقييم تقنيتنا الجديدة على معايير Cartpole وطائرات Quadrotor ثلاثية الأبعاد من خلال تجارب متعددة في المحاكاة والتجارب الواقعية المستهدفة، مما يظهر إمكانية تحقيق نقل آمن وموثوق من المحاكاة إلى الواقع. يفتح هذا الابتكار آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز من فعالية النظام في ظل ظروف العالم الحقيقي.

ما رأيكم في هذا التطور في مجال الذكاء الاصطناعي؟ شاركونا في التعليقات!