یادگیری بی پایان: توانمندسازی ربات های متحرک خودگردان با الگوریتم های تدریجی

یادگیری تدریجی یا یادگیری بی پایان یکی از رویکردهای جدید در هوش مصنوعی است که با هدف افزایش توانایی سازگاری و حفظ دانش پیشین در ربات های متحرک خودگردان معرفی شده است. این رویکرد به ربات ها امکان می دهد بدون نیاز به بازآموزی کامل عملکرد خود را به صورت مداوم بهبود دهند و در محیط های پویا و ناشناخته تصمیمات دقیق تر و ایمن تری بگیرند. در این مقاله مروری پیشرفته های اخیر در سه حوزه اصلی بررسی شده است: (۱) مکان یابی و نقشه برداری همزمان که در آن نقشه های افزایشی از بازسازی بلادرنگ محیط پشتیبانی می کنند؛ (۲) الگوریتم های یادگیری عمیق تطبیقی که با بهره گیری از شبکه های عصبی و یادگیری تقویتی واکنش سریع و سازگار با تغییرات محیطی را تقویت می کنند؛ و (۳) هماهنگی چندرباتی که با اجتناب هوشمند از موانع پویا امکان ناوبری کارآمد گروهی را فراهم می کند. بررسی منابع نشان می دهد که با وجود پیشرفت های چشمگیر چالش هایی همچون فراموشی فاجعه بار، محدودیت های محاسباتی و دشواری ها در انتقال دانش از شبیه سازی به محیط واقعی همچنان وجود دارد. برای مقابله با این چالش ها راهکارهایی مانند توسعه الگوریتم های کم مصرف، بهینه سازی حافظه و یادگیری بدون داده های برچسب دار پیشنهاد شده است. این مقاله علاوه بر جمع بندی تحقیقات، پیشین با دسته بندی نظام مند شکاف های پژوهشی و ارائه پیشنهادهای عملیاتی نقشه راهی برای تحقیقات آینده ارائه می دهد. یافته ها نشان می دهند که یادگیری تدریجی می تواند بستر لازم برای ارتقای ایمنی، مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان در سامانه های رباتیک خودمختار را فراهم آورد.

کلیدواژه ها:

یادگیری بی پایان ، ربات های متحرک خودگردان ، مکان یابی و نقشه برداری همزمان ، ناوبری تطبیقی ، هماهنگی چندرباتی