Прорывы в области искусственного интеллекта (ИИ) постоянно меняют подходы к решению сложных задач, и недавно разработанная система выводит эти возможности на новый уровень.
Профессор Марко Айелло и его команда из Университета Штутгарта вместе с доктором Ильче Георгиеским представили систему планирования Scalable Hierarchical (SH), удобную в использовании и с открытым исходным кодом. Система предназначена для пошагового планирования. Открытый исходный код означает, что код системы доступен для свободного использования, модификации или улучшения.
Их работа, опубликованная в рецензируемом журнале SoftwareX, подчёркивает важность адаптивности и эффективности в решении реальных задач планирования с помощью ИИ. Рецензирование означает, что другие эксперты в этой области оценили исследование, чтобы гарантировать его качество и надёжность.
Как система SH упрощает создание эффективных планов с помощью ИИ
Система SH разработана для работы в разных областях, что делает её гибким инструментом для решения таких задач планирования, как принятие решений, координация, помощь и контроль. Она генерирует пошаговые решения и легко взаимодействует с другими цифровыми системами.
В отличие от старых инструментов планирования ИИ, SH использует модульную конструкцию, что позволяет пользователям настраивать её функции по мере необходимости. Модульная конструкция относится к системе, состоящей из независимых частей, которые можно заменять или модернизировать без влияния на всю систему.
«Наша система предлагает умный и гибкий способ разбивать сложные задачи на выполнимые шаги, обеспечивая при этом плавную интеграцию с другими приложениями», — пояснил доктор Георгиеский.
Система SH написана на языке программирования Scala, языке высокого уровня, известном своей эффективностью, выразительностью и современностью, что привлекает разработчиков, ценящих сочетание функционального и объектно-ориентированного программирования.
Преимущества системы SH
Выразительность — одно из ключевых преимуществ SH. В отличие от традиционных инструментов планирования с ограниченной поддержкой для решения реальных задач, SH поддерживает широкий спектр задач планирования благодаря своей способности представлять различные свойства этих задач, такие как логические, числовые и временные ограничения.
Это делает систему особенно подходящей для работы в сложных реальных условиях. Она полезна в различных условиях, таких как умные здания, организация облачных приложений, которые представляют собой программы, работающие на удалённых серверах, а не на персональном компьютере, или помощь беспилотным автомобилям в навигации по окружающей среде.
Исследователи протестировали SH по сравнению с другими известными инструментами планирования и обнаружили, что она работает лучше с точки зрения скорости и использования памяти.
Простота использования — ещё одно важное преимущество SH. Система работает со специально разработанным языком планирования, который представляет собой структурированный способ описания проблем, чтобы компьютеры могли генерировать решения. Это упрощает определение проблем и поиск решений.
Разработчики также позаботились о том, чтобы SH была доступна широкому кругу пользователей. Система предоставляет свои функции в виде веб-сервисов, позволяя другим приложениям или системам взаимодействовать с SH через Интернет, отправляя простые запросы и получая ответы.
«Наша цель — создать мощный и простой в использовании инструмент планирования ИИ для различных ситуаций», — сказал доктор Георгиеский.
Структурированный дизайн системы позволяет пользователям модифицировать и расширять её функции в соответствии со своими потребностями.
Выходя за рамки научных исследований, SH может улучшить многие отрасли, включая логистику, робототехнику и облачные сервисы. Благодаря своей способности решать сложные задачи планирования интеллектуальным и эффективным способом, система, как ожидается, сыграет важную роль в будущем автоматизированных решений.
Ссылка на журнал
Georgievski I., Palghadmal A.V., Alnazer E., Aiello M. «SH: Service-oriented HTN Planning system for real-world domains». SoftwareX, 2024; 27:101779. DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101779
Об авторах
Марко Айелло — профессор информатики и заведующий отделом сервисных вычислений в Университете Штутгарта, Германия. Избранный член Европейской академии наук и искусств, глобальный аффилированный научный сотрудник Университета Чан Гун в Тайбэе, Тайвань. Вице-президент Informatics Europe. Имеет докторскую степень по логике в Амстердамском университете, хабилитацию по прикладной информатике в Венском техническом университете и степень магистра в области инженерии в Римском университете Ла Сапиенца. В 2016 году вместе с тремя бывшими аспирантами основал компанию SustainableBuildings BV, приобретённую в 2020 году голландской энергетической компанией Innova BV. Его исследовательские интересы связаны с сервисными вычислениями, интеллектуальными энергетическими системами и пространственным мышлением. Он является автором более 200 рецензируемых статей и нескольких книг, которые были процитированы более 8 000 раз.
Ильче Георгиеский — приват-доцент в Университете Штутгарта в Германии. Родился и вырос в Битоле, Македония, начал свой академический путь в Университете Марибора в Словении, где получил степень магистра в области компьютерных и информационных наук. В 2015 году получил докторскую степень в области компьютерных наук в Университете Гронингена в Нидерландах и продолжил там в качестве постдокторанта до 2017 года. Между академическими позициями он привнёс экспертизу в индустрию, работая в качестве технического директора в Sustainable Buildings (2017–2018), где приобрёл практический опыт в технологическом лидерстве. В 2025 году получил хабилитацию в области компьютерных наук в Университете Штутгарта. Его основные исследования сосредоточены на искусстве и науке систем планирования ИИ и их приложениях. Его более широкие интересы включают автоматизированную композицию сервисов, интеллектуальные энергетические системы и алгоритмы обучения на основе данных.