Автор: Денис Аветисян
Развитие систем, объединяющих возможности роев беспилотников и искусственного интеллекта, открывает перспективы для повышения эффективности поисково-спасательных операций.
В статье представлена LLM-CRF – инновационная платформа, использующая большие языковые модели для автономного планирования и управления роем дронов при реагировании на чрезвычайные ситуации, снижая нагрузку на операторов и повышая общую эффективность.
Эффективное управление роем беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в сложных условиях чрезвычайных ситуаций часто ограничивается когнитивной нагрузкой на оператора. В данной работе, посвященной разработке фреймворка ‘An LLM-based Framework for Human-Swarm Teaming Cognition in Disaster Search and Rescue’, предложена система LLM-CRF, использующая большие языковые модели для моделирования и расширения когнитивных способностей человека при взаимодействии с роем БПЛА. Предложенный подход позволяет значительно сократить время выполнения задач и повысить их успешность за счет автоматического планирования и контроля, снижая при этом субъективную когнитивную нагрузку на оператора. Каковы перспективы масштабирования подобных систем для решения более широкого круга задач в области управления многоагентными системами и повышения их автономности?
Тень Золотого Часа: Неэффективность в Реагировании на Катастрофы
После катастрофических событий «Золотые 72 часа» критически важны для спасения жизней. Однако современные методы реагирования часто ограничиваются недостаточной ситуационной осведомленностью и неэффективным распределением ресурсов. Традиционное реагирование опирается на ручной анализ аэрофотоснимков и фрагментарных отчетов, что создает узкие места и задерживает помощь. Существующие системы не способны оперативно интегрировать данные из разных источников, что приводит к неполной картине происходящего. Отсутствие единой платформы для координации усугубляет проблему. В каждом спасательном протоколе скрыта тень надвигающегося хаоса.
LLM-CRF: Рой БПЛА, Ведомый Искусственным Разумом
Представлен LLM-CRF – новый фреймворк, преобразующий намерения оператора в исполняемые планы для роя беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для автономной оценки ущерба и реагирования на чрезвычайные ситуации. В основе лежит большая языковая модель (LLM) – Qwen-1414B-Chat – для сложного планирования задач, а когнитивная система рассуждений координирует действия роя. Ключевой процесс «Привязки Намерений» преобразует команды оператора (расшифрованные Whisper) в структурированные инструкции для БПЛА, повышая эффективность взаимодействия.
Разработанный интерфейс обеспечивает взаимодействие в реальном времени с роем БПЛА, отображая видеопоток, тепловую обратную связь, диалог LLM-CRF с планами и панель управления.
Визуальное Восприятие и Когнитивное Выравнивание: Соединение Визуального и Текстового
Система использует Визуально-Языковую Модель (VLM) – LLaVA-1.6.1.6 – для анализа аэрофотоснимков, выявляя ключевые объекты и потенциальных пострадавших. Перцептуальная Подстройка – критически важный процесс дообучения – обеспечивает согласованность визуального понимания VLM и лингвистического рассуждения LLM, повышая ситуационную осведомленность. Для усиления возможностей рассуждения применяются методы Обучения в Контексте (ICL) и Цепочки Рассуждений (CoT), генерирующие эффективные планы распределения задач и маршрутизации.
Эффективность и Снижение Нагрузки: Подтверждение Преимуществ LLM-CRF
Эксперименты показали, что LLM-CRF значительно улучшает охват поиска в зоне бедствия, достигая 96.2% успешных миссий и более высокого процента обнаруженных выживших. Автономное распределение задач и планирование маршрута оптимизируют эффективность роя и сокращают время реагирования. В симуляциях ликвидации последствий катастроф, LLM-CRF показал 94.0% успешных миссий с общим временем выполнения 463 секунды, в сравнении с 1295 секундами при ручном кодировании. Субъективные оценки с использованием индекса NASA-TLX показали снижение когнитивной нагрузки операторов на 42.9% (оценка 28.3), а коэффициент обнаружения выживших в успешных миссиях достиг 94.8%. Система, подобно саду, требует не только архитектуры, но и постоянного внимания, иначе технический долг неизбежно начнет расти.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию не просто управляемой системы, но и к формированию саморегулирующейся экосистемы взаимодействия человека и роя беспилотных аппаратов. В этом контексте, слова Анри Пуанкаре: «В науке нет абсолютной истины, только приближения» приобретают особое значение. LLM-CRF, предлагая гибкий подход к планированию и контролю, признаёт неизбежность неопределённости в динамичной среде катастроф. Система не стремится к абсолютному контролю, а скорее, обеспечивает адаптацию к меняющимся условиям, что соответствует принципу самоорганизации и приближению к оптимальному решению в условиях неполной информации. Упор на человеческую верификацию, в свою очередь, подчёркивает, что даже самые продвинутые системы нуждаются в мудрости и опыте оператора.
Что дальше?
Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность, скорее выявляет глубину нерешенных вопросов, чем дает окончательные ответы. Система, полагающаяся на большие языковые модели для координации роя дронов, – это не архитектурное решение, а лишь перенос бремени принятия решений на новый уровень абстракции. Каждый деплой – маленький апокалипсис, когда непредсказуемость реального мира сталкивается с идеально отлаженными моделями.
Очевидно, что ключевым направлением дальнейших исследований станет не столько повышение точности планирования, сколько разработка механизмов изящного отката и адаптации к неизбежным сбоям. Необходимо признать, что надежность системы напрямую зависит от качества входных данных и способности модели предвидеть (или хотя бы корректно реагировать на) неполноту информации.
И, конечно, документация… Никто не пишет пророчества после их исполнения. Вместо бесконечных попыток формализации необходимо сосредоточиться на создании инструментов для пост-апокалиптического анализа – для понимания того, как система действительно функционирует в условиях хаоса, а не того, как она должна была бы работать в идеальном мире. Ведь системы – это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04042.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-08 03:08