Використання методів навчання з підкріпленням для розробки моделі роботизованого засобу моніторингу інтелектуальних динамічних об'єктів

Abstract

Стаття присвячена вдосконаленню моделей роботизованих засобів для ефективного моніторингу інтелектуальних динамічних об'єктів. У контексті розвитку роботизованих систем моніторингу, особливо в умовах, де роботизовані засоби мають справу з інтелектуальними динамічними об'єктами моніторингу, що активно ухиляються від виявлення та ідентифікації, виникає новий виклик, що полягає у потребі розроблення складних моделей, здатних ефективно моделювати роботизовані засоби з метою протидії такій поведінці об’єктів моніторингу. Традиційні підходи до моделювання часто виявляються недостатньо гнучкими для вирішення таких завдань. Мета статті полягає у розробленні моделі роботизованих засобів для забезпечення ефективного моніторингу інтелектуальних динамічних об'єктів на основі використання методів навчання з підкріпленням. Під час проведеного дослідження були застосовані методи навчання з підкріпленням для адаптації поведінки роботизованих систем до динамічно змінюваних умов, комп’ютерного зору та згорткових нейронних мереж для визначення параметрів роботизованих засобів залежно від розташування в середовищі моделювання. Це дає змогу розробити моделі, здатні до самонавчання та самовдосконалення в реальному часі, що є ключовим для ефективного моніторингу та протидії з інтелектуальними динамічними об'єктами. Отримані результати включають розроблення моделі та відповідних алгоритмів, що демонструють здатність до швидкої адаптації, точності прогнозування поведінки об'єктів та ефективної протидії. На основі створеної моделі, був проведений експеримент, у межах якого роботизовані засоби та інтелектуальні об'єкти з випадково заданими параметрами протидіяли у контрольованому середовищі, що дало змогу зробити висновки про працездатність запропонованої моделі. Наукова новизна дослідження полягає у впровадженні сучасних методів навчання з підкріпленням для створення гнучких та адаптивних моделей роботизованих засобів для систем моніторингу, здатних до ефективної протидії з інтелектуальними об'єктами у різних умовах. Теоретична значущість полягає у розширенні розуміння можливостей машинного навчання у сфері робототехніки, а практична значущість – у потенціалі застосування розроблених моделей у військовій та технічній галузях для підвищення ефективності моніторингу та управління. В цілому, стаття розкриває важливі аспекти використання методів навчання з підкріпленням для оптимізації протидії роботизованих засобів з інтелектуальними динамічними об'єктами та надає практичні рекомендації для подальших досліджень у цій області.