Ett arméledat forskningsteam utvecklade nya algoritmer och fyllde i kunskapsluckor om hur robotar bidrar till team och vad robotar vet om sin miljö och lagkamrater.

Dr Kristin Schaefer-Lay, en ingenjör med U.S. Army Combat Capabilities Development Command's Army Research Laboratory, ingår i ett tvärvetenskapligt team av forskare från armén, Carnegie Mellon University, University of Minnesota och University of Central Florida - bland annat som utvecklat specifika algoritmer och nya metoder för artificiell intelligens för att stödja utvecklingen av ett gemensamt sammanhang mellan teammedlemmar genom effektiv dubbelriktad kommunikation.

"Idén att integrera sammanhang med AI -utveckling är en svår process, "Schaefer-Lay sa." Forskare tenderar att ha väldigt olika uppfattningar om vad som menas med sammanhang och bästa praxis för att integrera sammanhang i AI-utveckling. "

Ett antal forskare och institutioner har tittat på mindre delar av denna problemuppsättning, men detta team tittade på ett mer holistiskt tillvägagångssätt för hur man utvecklar och integrerar olika typer av sammanhang relaterade till miljösammanhang, uppdragskontext och socialt sammanhang för att främja mänskligt autonomi-team genom avancerade dubbelriktade kommunikationsmöjligheter.

Detta har direkt avancerad vetenskap inom robotik och AI -processer inom områdena naturligt språkkommunikation, världsmodellutveckling, multimodal kommunikation och mänsklig autonomi, Sa Schaefer-Lay.

Samarbetsteamet försöker identifiera kritiska vetenskapliga framsteg som gjorts av Arméns Robotics Collaborative Technology Alliance, eller RCTA, om tekniker för att utveckla och främja kontextdriven artificiell intelligens för att stödja framtida mänskliga autonomiteam.

Strategiska investeringar i arméledd grundforskning som en del av RCTA resulterade i avancerad vetenskap inom fyra kritiska områden inom markstridsrobot som påverkar hur amerikanska krigsmän ser, tror, flytt och lag. Denna forskning stöder arméns moderniseringsprioritet för nästa generations stridsfordon genom att främja vetenskap för att integrera kontextdriven artificiell intelligens inom mänskliga autonomiteam.

"Regeringens investeringar i markstridsrobotik är avgörande för att säkerställa att amerikanska manöverstyrkor upprätthåller en markant stridsfördel, "Sa Schaefer-Lay.

Forskarna publicerade sina fynd i 30 september, 2019, upplagan av AI Magazine som en del av ett inbjudet nummer om AI och kontext:"Integrating Context into Artificial Intelligence:Research from the Robotics Collaborative Technology Alliance."

Integration av kontextdriven AI är viktig för framtida robotfunktioner för att stödja utvecklingen av lägesmedvetenhet, kalibrera lämpligt förtroende, och förbättra teamets prestanda i samarbete mellan mänskliga robot-team.

Den här artikeln belyser framsteg inom kontextdriven AI för teaming mellan mänskliga robotar.

Forskningsvägar som diskuteras inkluderar hur sammanhang gör det möjligt för robotar att fylla i luckorna för att snabbare fatta effektiva beslut, stöder mer robusta beteenden, och utökar robotkommunikation för att passa teamets behov under en mängd olika miljöer och teamorganisationer och över olika uppdrag.

Artikelens resultat kommer att användas för att stödja laboratoriets fortsatta forskning inom Human-Autonomy Teaming Essential Research Program. Särskilt, denna forskning kommer att bidra till att utveckla effektiva dubbelriktade kommunikationsmetoder och interventioner för att kalibrera lämpligt teamförtroende och delad situation medvetenhet med hög risk, komplexa operationer.

Det räcker inte att bara utveckla nya algoritmer och tillvägagångssätt, Schaefer-Lay sa, "men det är viktigt att förstå vilken inverkan dessa har på ett effektivt samarbete över hela verksamheten."

Framstegen för denna forskningslinje kommer att sträcka sig till att omfatta större team och besättningsstationstekniker som stöder nästa generations stridsfordon, Hon sa.