В Австралии прошли успешные ранние испытания роботизированной системы пожаротушения на базе искусственного интеллекта. Автономные наземные машины не только преодолели препятствия, но и скоординированно потушили несколько очагов возгорания — без участия человека в зоне риска.
Проект реализовала компания Cyborg Dynamics Engineering совместно с Griffith University при поддержке Queensland Defence Science Alliance. Исследователи уверены: технология уже близка к практическому применению — от горнодобывающих объектов до других опасных промышленных площадок.
Обучение через опыт
В основе системы лежит метод многоагентного обучения с подкреплением (Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL). Если упростить, несколько ИИ-агентов — в данном случае роботов — учатся действовать методом проб и ошибок, взаимодействуя друг с другом и окружающей средой.
Можно представить это как команду стажёров, которых не снабдили подробной инструкцией, а лишь поставили задачу и позволили самостоятельно найти лучший способ её решения. Со временем они начинают понимать, кто за что отвечает, как обходить препятствия и как действовать слаженно.
Обучение проходило в три этапа:
- Базовая навигация. Один робот осваивал движение по сложной местности.
- Групповое перемещение. Несколько машин учились маневрировать, не мешая друг другу.
- Совместное тушение пожаров. Роботы координировали действия в сложной среде с барьерами и несколькими очагами огня.
В гибридных испытаниях участвовал один реальный беспилотный наземный аппарат (UGV) и до четырёх виртуальных «напарников». Такая связка физической машины и цифровых двойников позволила безопасно отработать сценарии взаимодействия.
Результат впечатляет: система продемонстрировала 99,67% успешности при навигации и ликвидации двух возгораний.
По словам руководителя проекта доктора Чжэ Хоу из Школы информационных и коммуникационных технологий, это подтверждает, что технология подходит для реальных задач автономной навигации и роботизированного пожаротушения.
Самоорганизация вместо ручного управления
Самое интересное — роботы не просто выполняют команды, а самоорганизуются. Они могут делиться на группы, распределять задачи и параллельно тушить разные очаги пожара.
Сегодня подобные наземные пожарные роботы уже используются в Австралии, например, на шахтах. Однако ими управляют операторы — фактически как радиоуправляемыми машинами. Такой подход уже доказал свою эффективность: он позволяет убрать людей из опасной зоны и сохранить дорогостоящее оборудование.
Но ручное управление имеет пределы. Человеку приходится следить за изображением с камеры и принимать решения с ограниченной информацией. Робот же способен анализировать данные сразу с множества датчиков — тепловизоров, лидаров, камер — и реагировать быстрее.
Рой автономных машин
Следующий этап развития — полная автоматизация низкоуровневого управления и внедрение «роевого» поведения.
Рой автономных роботов способен действовать так, как невозможно при прямом ручном контроле. Представьте пожар на промышленной площадке: несколько очагов, задымление, сложная геометрия помещений. Человек физически не сможет столь же быстро и точно перераспределить ресурсы, как алгоритм, анализирующий данные в реальном времени.
Разработчики намерены улучшить нейросетевые модели и так называемый sim-to-real transfer — перенос навыков, полученных в симуляции, в реальные условия. Это ключевая задача для всей современной робототехники: виртуальная среда позволяет безопасно и быстро обучать алгоритмы, но их поведение в реальном мире должно быть столь же надёжным.
Исследователи также изучают возможность применения той же архитектуры ИИ в других автономных системах — подводных аппаратах, беспилотниках и даже смешанных командах из разных типов роботов.
Работа опубликована в журнале Engineering Applications for Artificial Intelligence и демонстрирует, что автономное пожаротушение уже выходит за рамки лабораторий.
Пожары на промышленных объектах — одни из самых опасных чрезвычайных ситуаций. Каждый выезд — это риск для людей. Если роботы смогут взять на себя первичную ликвидацию огня или работать в самых опасных зонах, это снизит угрозу для пожарных и ускорит реагирование.
И, возможно, в будущем при первых признаках возгорания на объект выедет не экипаж людей, а слаженный рой автономных машин — быстрый, точный и невосприимчивый к жаре и дыму.
