В МФТИ научили нейросеть управлять движением миллиона роботов

Дата публикации: 07-07-2026 08:41:00

Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) и Института искусственного интеллекта (AIRI) разработали...

Основное содержимое страницы с новостью.

В МФТИ научили нейросеть управлять движением миллиона роботов

Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) и Института искусственного интеллекта (AIRI) разработали алгоритм, способный одновременно строить безаварийные маршруты для 1 млн автономных агентов. Исследование опубликовано в трудах международной конференции IEEE/RSJ IROS 2025 (препринт доступен на arXiv). Об этом CNews сообщили представители МФТИ.

С ростом числа роботов на складах, в логистических центрах и на городских улицах перед разработчиками встает проблема «масштабирования координации»: чем больше автономных машин одновременно движется в общем пространстве, тем сложнее обеспечить их безаварийную работу без потери производительности. Классические алгоритмы мультиагентного поиска путей требуют огромных вычислительных ресурсов или заметно теряют в качестве решений.

Для решения этой проблемы ученые предложили метод активного дообучения Delta Data Generation (DDG). Он позволяет существенно повысить качество решений в задаче мультиагентного поиска путей (Multi-Agent Pathfinding, MAPF) - когда множеству роботов нужно одновременно проложить маршруты так, чтобы они не столкнулись. На базе метода создан солвер (алгоритм, самостоятельно принимающий решения) MAPF-GPT-DDG. Он стал усовершенствованной версией нейросетевой модели MAPF-GPT, ранее разработанной экспертами МФТИ и AIRI.

«Наша разработка впервые среди обучаемых систем успешно скоординировала движение миллиона виртуальных агентов на одной карте — это абсолютный рекорд для этого класса задач. Классические подходы либо не масштабируются, либо требуют огромных вычислительных ресурсов. MAPF-GPT-DDG эту проблему решил», – сказал соавтор работы, заведующий лабораторией когнитивных динамических систем МФТИ статьи Александр Панов.

Модель с двумя миллионами параметров после дообучения по методу DDG достигла качества решений, сопоставимого с исходной моделью, имевшей 85 млн параметров. Скорость принятия решений составила 163 микросекунды на агента. При этом в тестах на карте размером 2048×2048 система успешно координировала более 524 тыс. агентов со 100% успешностью, а при 1 млн агентов успешность составила 99,9%.

Для полноценного импортозамещения вендоры, заказчики и государство должны объединиться цифровизация

«Мы впервые показали, что даже небольшая модель, дообученная по предложенному нами принципу, способна превзойти гораздо более тяжелые нейросети и при этом работать с большим числом агентов. Наш подход не требует сложной инженерии и позволяет эффективно исправлять ошибки, не обращаясь на каждом шагу к человеку», — сказал Александр Панов.

Обычно такие системы либо следуют жестким правилам, либо постоянно пересчитывают маршруты с нуля — это медленно и затратно. MAPF-GPT-DDG работает иначе: он учится на готовых примерах, а доучивается только на своих самых грубых ошибках. Это в разы экономит вычислительные ресурсы. Разработка открывает путь к управлению тысячами реальных роботов на крупных складах, в логистических центрах и городских сервисах доставки.

Работа выполнена в рамках совместного проекта МФТИ и AIRI по созданию нейросимвольных архитектур для когнитивных агентов.

• Подобрать оптимальный виртуальный сервер VPS/VDS на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	AIRI, Сбербанк и УрФУ открыли лабораторию ИИ в промышленности	0	5	07-07-2026
2	Российские исследователи обновили библиотеку DeepPavlov	5	7	08-04-2026
3	Сбербанк поможет МИСиС готовить специалистов по робототехнике и искусственному интеллекту	0	0	02-06-2020
4	Новости из мира технологий: 🤖 Искусственный интеллект учится управлять роботами ...	7	8	27-06-2026
5	Искусственный интеллект возьмет под контроль вывоз и утилизацию жидких бытовых отходов	5	7	25-06-2026
6	Институт AIRI представил фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов	0	7	21-11-2025
7	«МегаФон» объединил роботов на собственной платформе для автоматизации рутинных задач	0	5	07-07-2026
8	ИТМО получит более миллиарда рублей на прорывные исследования по искусственному интеллекту	5	7	06-06-2025
9	В ИТМО открылся Институт искусственного интеллекта	5	7	18-09-2025
10	В МГУ открылась учебно-исследовательская лаборатория «Базальт СПО»	0	5	07-10-2025

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 7. Информативность: 8. Источник: www.cnews.ru.