وفي إطار التطورات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، تم تقديم نظام الملاحة متعددة الوكلاء للرؤية واللغة (Systematic Multi-Agent Vision-and-Language Navigation) الذي يُعد خطوة هامة نحو تحسين فعالية الروبوتات في العمل الجماعي. حيث اعتمد حتى الآن نموذج الملاحة كثيراً على وكيل واحد يتبع توجيهًا واحدًا، لكن العديد من التطبيقات في الحياة الحقيقية تتطلب تكامل فرق من الروبوتات لإتمام مهام تتجاوز قدرات كل وكيل على حدة.

يضفي هذا البحث الجديد صبغة علمية على الملاحة متعددة الوكلاء، حيث تم تشكيل مشكلة التنسيق كمسألة محدودة، حيث تتكون كل مهمة من مهام فرعية تحمل قيودًا على الموارد والتبعية. يتميز النظام بمسار تطوير أربع مراحل (MAVLN) يشمل 11,724 حلقة عبر 145 مشهدًا، حيث يمكن لفرق تتكون من أربعة وكلاء العمل تحت ثلاثة أنظمة تعليمات، مدعومة بمقاييس دقيقة تأخذ في الاعتبار تلك القيود.

ويتمحور جزء أساسي من هذا الابتكار حول نظام TRISS، الذي يعد بمثابة نظام ملاحة جاهز للتنسيق، حيث يجمع بين مُجدول مهام يعتمد على نماذج لغوية ضخمة (Large Language Models) وذاكرة طوبولوجية مشتركة تحول استكشاف كل وكيل إلى معرفة جماعية. يضمن TRISS تنفيذ النوايا المتزامنة كمسارات خالية من التصادم.

أظهرت التجارب الواسعة التي تم إجراؤها أن TRISS يمثل قاعدة شاملة، وأبانت عن إمكانية كبيرة للتحسين في مجالات الجدولة والتخطيط والتنفيذ، مما يسلط الضوء على التحديات التي تواجه التنسيق ضمن قيود مهام MAVLN. ويتساءل الباحثون الآن: كيف يمكن تعزيز هذا النظام لمواجهة التحديات المستقبلية؟

إذا كنت مهتمًا بالتفاصيل أكثر، يمكنك زيارة صفحة المشروع هنا.