DIRECT: Розподілений інтелект для стійкої колаборації роботів в екстремальних умовах

“DIRECT: Розподілений інтелект для стійкої колаборації роботів в екстремальних умовах”

Програма фінансування: HORIZON-MSCA-2025-SE-01-01

Контракт №101299316

Тривалість проєкту: 48 місяців (01/09/2026 – 31/08/2030)

Консорціум проекту:

UNIVERSITY OF WARWICK, UK – координатор
LOUGHBOROUGH UNIVERSITY, UK
FONDAZIONE ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA, IT
RUHR-UNIVERSITAET BOCHUM, DE
KHARKIV NATIONAL UNIVERSITY OF RADIO ELECTRONICS, UA
Rahal Technology Limited, UK
RANPLAN GROUP AB, SE
ONE SOURCE CONSULTORIA INFORMATICA LDA, PT
ICTFICIAL OY, FI
CUMUCORE OY, FI
BEMAGROUP, TR
MCS DATALABS, DE
NATIONAL COLLEGE OF IRELAND, IE
CROWDHELIX LIMITED, IE
Zhejiang University, CN
BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY, CN
Sejong University, KR
NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION THEUNIVERSITY OF TOKYO, JP
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI GENOVA, IT

Проект DIRECT, який зосереджений на співпраці роботів в екстремальних умовах, є багатогранним та міждисциплінарним, інтегруючи системи керування роботами, штучний інтелект, взаємодію людини з комп’ютером, бездротовий зв’язок та розподілені обчислення. Ці області сходяться навколо спільної мети: забезпечити автономним та колаборативним роботизованим агентам ефективну роботу в невизначених, пошкоджених інфраструктурою або небезпечних сценаріях, де присутність людини є ризикованою або неможливою.

Зокрема, проект DIRECT прагне вирішити такі основні дослідницькі та проектні питання:
– Фундаментальні операційні проблеми, з якими стикається флот роботів в екстремальних умовах;
– Як розподілене машинне навчання можна використовувати для створення семантично насичених, спільних представлень екстремальних середовищ?
– Які оптимальні стратегії для організації сенсорних, обчислювальних та комунікаційних ресурсів для підтримки вищезгаданого розподіленого ШІ, особливо коли інфраструктура скомпрометована або відсутня?
– Як взаємодія людини і робота може покращити спільне мислення та планування місій в екстремальних умовах? У сценаріях після землетрусу, де ШІ може бракувати контекстуальної обізнаності або етичного судження для автономної дії, як людський досвід може забезпечити вирішальне розуміння сцени, визначення пріоритетів об’єктивів та адаптацію в режимі реального часу до ризиків, що змінюються?
– Як тестова система може інтегрувати комунікації, навчання моделі та керування роботами у відтвореному екстремальному середовищі?