Oracle SQL XE पर रोबोट को स्टैक करने के लिए ग्रुप एआई

घरेलू कंप्यूटर और एक कप कॉफी के सामने घंटों के बाद रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सोचना अच्छा है। और यह एक और मामला है जब आपको कम समय में रोबोटिक गोदाम के लिए उच्च-स्तरीय सॉफ़्टवेयर विकसित करने की आवश्यकता होती है। और इसी समय, इस विषय क्षेत्र में व्यावहारिक अनुभव पूरी तरह से अनुपस्थित है, लेकिन एक समृद्ध सैद्धांतिक है । आप कहते हैं कि एक स्मार्ट व्यक्ति को एक समान स्थिति में नहीं होना चाहिए। ठीक है, हो सकता है कि आप सही हों, लेकिन जीवन एक बहुत ही जटिल और गैर-रैखिक चीज है। इसलिए, जब मेरे दोस्त, कंपनी के निदेशक, रोबोटिक गोदामों के लिए लोहे का उत्पादन कर रहे थे, तो मुझे एक शिकायत के साथ आया कि उच्च-स्तरीय सॉफ़्टवेयर के पिछले डेवलपर ने उन्हें फेंक दिया (अग्रिम भुगतान लिया, उन्हें लंबे समय तक नाश्ता खिलाया, और फिर एक अज्ञात दिशा में पूरी तरह से गायब हो गया) - मैंने सोचने का वादा किया। यहाँ आप यह कर सकते हैं।

रोबोट का गोदाम

लोहे के बारे में कुछ शब्द (एएसके - एक स्वचालित गोदाम परिसर), जिसके लिए उच्च-स्तरीय सॉफ़्टवेयर विकसित करना आवश्यक था। शायद कुछ पाठक इस कथन से सहमत नहीं होंगे कि ऊपर दिए गए फोटो में डिवाइस एक रोबोट है। यह एक तरह की मशीन की तरह दिखता है: नीचे और ऊपर दो रेल स्थापित हैं, जिस पर एक स्लाइडिंग प्लेटफॉर्म के साथ एक रोबोट चलता है। बाएँ और दाएँ कई स्तरों में कोशिकाओं के साथ रैक होते हैं (12 मीटर की ऊँचाई तक)। माल विभिन्न आकारों के मानक सस्ती कंटेनरों में संग्रहीत किया जाता है। एक स्टेकर रोबोट रेल पर सवारी कर सकता है, एक विशिष्ट सेल से कंटेनर को लोड कर सकता है, और एक कंटेनर को एक विशिष्ट सेल में उतार सकता है। अधिक जानकारी निर्माता की वेबसाइट www.vind.ru पर देखी जा सकती है।

सोच

जैसा कि मैंने कहा, मुझे कृत्रिम बुद्धिमत्ता या रोबोट नियंत्रण में कोई व्यावहारिक अनुभव नहीं था। हालांकि, डीबीएमएस और विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम में बहुत अनुभव था। रोबोटों के लिए निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर स्वयं C # में लिखा गया था। मेरी टीम में C # में बहुत अधिक अनुभव वाले लोग थे। इसलिए, रोबोट का संचार करने वाले मॉड्यूल को विकसित करने के लिए C # का उपयोग करना तर्कसंगत था।
पिछले दुर्भाग्यपूर्ण डेवलपर ने DBMS के रूप में Oracle SQL सर्वर का उपयोग किया। हमें इस सर्वर के साथ काम करने का बहुत अच्छा अनुभव था, इसलिए हमने DBMS के लिए इस विशेष सर्वर को छोड़ने का फैसला किया।
हालांकि, मुझे संदेह से दूर कर दिया गया - क्या मेरी टीम सामना करेगी? इसलिए, हमने पहले एक छोटा सा टुकड़ा बनाने की कोशिश करने का फैसला किया - हमने इसे स्टैकर सर्वर कहा। इस सर्वर में वास्तव में केवल एक कमांड था - कंटेनर को एक सेल से दूसरे में ले जाने के लिए। कठिनाई यह थी कि कोशिकाएं विभिन्न उप-स्टोरों में या रिंग उप-स्टोरों में दो रोबोटों के साथ स्थित हो सकती हैं। पिछले डेवलपर का ठोकर ब्लॉक रोबोटों की निरंतर टक्कर और चुने गए विकल्प की अक्षमता थी।

स्टेकर सर्वर

रोबोट के साथ बातचीत करने का मॉड्यूल काफी आसानी से लिखा गया था। किसी भी ग्रंथियों के साथ काम करने के मेरे अतीत के अनुभव के अनुकूल, मैंने मुख्य रूप से एक रोबोटिक गोदाम के एमुलेटर और स्मार्ट विज़ुअलाइज़र को लागू करने का निर्णय लिया। खैर, यह एल्गोरिथ्म को डीबग करने के लिए जीवित रोबोटों पर नहीं है - टकराव की संख्या जो वे सामना कर सकते हैं, वह कड़ाई से सीमित है। रोबोट निर्माताओं में पहले से ही एक रोबोट के लिए एक एमुलेटर था, और उन्होंने मुझे सी # में स्रोत कोड प्रदान किया। विज़ुअलाइज़र के लिए, रोबोटों के लिए निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर के हमारे साथी डेवलपर्स को सख्त संदेह था कि इसे सैद्धांतिक रूप से भी लागू किया जा सकता है। हालाँकि, कई दिनों के ध्यान के बाद, नीचे दिखाया गया रूप किसी न किसी रूप में सामने आया।

यही है, विज़ुअलाइज़र एएसके को ऊपर से दिखाता है, जबकि रोबोट की व्यस्तता डब्ल्यूपीएफ के विभिन्न एनिमेटेड प्रभावों द्वारा प्रतिष्ठित है। सभी ने विज़ुअलाइज़ेशन के पाए गए रूप को इतना पसंद किया कि व्यावसायिक प्रस्तावों को डिज़ाइन करते समय, मार्केटिंग तक, सभी स्तरों पर इसका उपयोग करने का निर्णय लिया गया।

ओरेकल से पसंदीदा ट्रिगर

एएसके ऑपरेशन का मुख्य तर्क एक परिमित राज्य मशीन का प्रबंधन है (ऐसा लगता है कि हमें विश्वविद्यालय में व्याख्यान में यह बताया गया था)। गोदाम की स्थिति का एक सेट है, और आपको विशिष्ट स्थितियों के आधार पर विभिन्न राज्यों के बीच सिस्टम को स्विच करने की आवश्यकता है। और इन उद्देश्यों के लिए, ओरेकल एसक्यूएल सर्वर एक आदर्श विकास उपकरण बन गया। ओरेकल के ट्रिगर ने गोदाम के पूरे तर्क को जल्दी और आसानी से प्रोग्राम करना संभव बना दिया। डिबगिंग बहुत सुविधाजनक था। यह पता चला है कि यह काम करने के लिए अविश्वसनीय रूप से सुखद है जब डोमेन मॉडल विकास मॉडल के साथ अच्छी तरह से जुड़ा हुआ है।
ओरेकल की गति के बारे में अभी भी संदेह था - डेटाबेस का आकार छोटा था, लेकिन टेबल संशोधन संचालन की संख्या कभी-कभी 20 प्रति सेकंड तक पहुंच गई। हालांकि, ओरेकल यहां विफल नहीं हुआ, यहां तक ​​कि निशुल्क ओरेकल SQL एक्सई भी।

कठिनाइयों

यह सब कुछ तब तक चला जब तक कि एक ही रिंग पथ पर दो रोबोटों के कुशल नियंत्रण के लिए एक मॉड्यूल लिखने की बारी नहीं थी। यह कुछ सरल लग रहा था - एक सामान्य संसाधन (रेल) है, इसके आवंटन के लिए एक नियम है। लेकिन निर्णय कैसे किया जाए - किस रोबोट को किस टीम को और किस दिशा में निष्पादित करना है? मौके पर पेट भरने के एक हफ्ते के बाद, मैंने अचानक पाया कि इस तरह की चीजें रणनीति, निर्णय लेने, इष्टतम पथ और पसंद की तरह हैं, दृढ़ता से हमारे रोजमर्रा के जीवन में प्रवेश करती हैं। और समझ यह आई कि हम गंभीरता से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दलदल में भटक गए, जिससे हमें जल्दी से जल्दी बाहर निकलना पड़ा। समय सीमित था। संस्थान के पाठ्यक्रम को याद रखना (अपने शिक्षकों के प्रकार को याद करते हुए) कि समय के साथ समस्याओं के मामले में, कृत्रिम बुद्धि समस्याओं में डेवलपर्स एक सिमुलेशन मॉडल और संपूर्ण खोज की एक विधि का सहारा लेते हैं, मैंने भी ऐसा करने का फैसला किया। यह बहुत सुंदर नहीं हो सकता है, लेकिन यह निश्चित रूप से काम करेगा।

निर्णय विज़ुअलाइज़र

हालांकि, एक ही रेल पर दो रोबोटों के साथ इस तरह की एक सरल प्रणाली का अनुकरण भी एक बहुत मुश्किल काम था। प्रणाली के विविध व्यवहारों की संख्या में वृद्धि हुई, लगभग तेजी से, और, कुछ बिंदु से शुरू होने पर, डेवलपर ने अब सिमुलेशन के पाठ्यक्रम को नहीं समझा। मुझे एक बात का एहसास करना था, जिसका उल्लेख मुझे केवल वी। पेल्विन के साथ अल-एफ़्सबी से उनके एंटी-एयरक्राफ्ट कोड में मिला था : निर्णय लेने का एक दृश्य । ऐसा इसलिए है, क्योंकि सिमुलेशन के परिणामस्वरूप, सिस्टम ने अक्सर उप-निर्णय लिया, और यह समझना आवश्यक था कि त्रुटि कहां थी, और वास्तविक समय में डिबगिंग एक विकल्प नहीं था - हर सेकंड में सब कुछ बदल गया, फिर निर्णय लेने की प्रक्रिया में (1 सेकंड से अधिक नहीं) सिस्टम उत्पन्न हुआ पाठ फ़ाइल पढ़ने में आसान। इसमें ग्राफिक्स को पाठ प्रतीकों के साथ खींचा गया था - फिर से यह अच्छा है, लेकिन इसने डेवलपर को विज़ुअलाइज़र को जल्दी से संशोधित करने और त्रुटियों को बहुत तेज़ी से ट्रैक करने और सही करने की अनुमति दी।

सफलता

हमारी पूरी टीम के बलों के अविश्वसनीय तनाव के परिणामस्वरूप, हम निर्दिष्ट समय के भीतर रोबोट को नियंत्रित करने के लिए उच्च-स्तरीय सॉफ़्टवेयर को लागू करने में सक्षम थे। कुछ विचार के बाद, मैंने इसे " स्टेकर रोबोटों के लिए समूह कृत्रिम बुद्धिमत्ता" कहा , क्योंकि यह वह है जो रोबोट के कार्यों को छद्म-सचेत बनाता है, जिसका उद्देश्य किसी दिए गए लक्ष्य को साकार करना है। एक निर्णय विज़ुअलाइज़र का विकास पूरी परियोजना में एक वाटरशेड था। हमें एहसास हुआ कि हम इस तरह की व्यवस्था कर सकते हैं, और वे काम करते हैं। यद्यपि इसके बाद कई समस्याएं थीं (उदाहरण के लिए, एकीकरण के लक्ष्य के साथ ग्राहक की एक विशिष्ट सूचना प्रणाली के साथ एएसके की बातचीत का अवधारणा), लेकिन ये समस्याएं पहले से ही सामान्य कामकाजी क्रम में हल हो गई थीं। यदि यह दिलचस्प है, तो मैं निम्नलिखित विषयों में इन बिंदुओं के बारे में अधिक विस्तार से बात करूंगा।
और क्या दिलचस्प निकला - मेरे सभी प्रोग्रामर सिस्टम के कृत्रिम खुफिया मॉड्यूल पर ठीक से काम करने में सक्षम नहीं थे। प्रोग्रामिंग अनुभव के 10 से अधिक वर्षों के बावजूद। जाहिर है, खुद को एक रोबोट के रूप में नहीं, बल्कि रोबोट के एक समूह के रूप में कल्पना करने का कार्य केवल प्रोग्रामर द्वारा एक निश्चित मानसिकता के साथ हल किया जाता है। सच है, जो विशेषज्ञ कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉड्यूल पर विशेष रूप से गहनता से काम करते थे, उन्हें कुछ समय के लिए बुरे सपने आते थे, जैसे कि वे स्टैकर रोबोट थे जिन्हें अपना इष्टतम मार्ग नहीं मिल रहा था।

कमियों

इस तथ्य के बावजूद कि प्रणाली को लागू किया गया है और अब छह महीने से अधिक समय से सफलतापूर्वक काम कर रहा है, मैं स्पष्ट रूप से निर्मित उत्पाद की कुछ कमियों को देखता हूं। सबसे पहले, मैं एक गणितज्ञ को काम पर रखना चाहूंगा और स्टेकर रोबोट के काम की प्रक्रिया का एक क्लासिक गणितीय मॉडल बनाने की कोशिश करूंगा। हालाँकि, जैसा कि मैं संस्थान के पाठ्यक्रम से याद करता हूं, सिमुलेशन के प्रत्येक कार्य में गणितीय सूत्रों के रूप में समाधान नहीं है।
एक पूर्ण वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण पर सब कुछ करने के लिए भी विचार हैं। समय की सीमाओं के कारण, हर अब और फिर मुझे शास्त्रीय प्रक्रियाओं और कार्यों को लिखने में तोड़ना पड़ा।
ऐसी प्रणालियों को बनाने में विश्व व्यावहारिक अनुभव से परिचित होने के लिए अभी भी एक विचार है। हालाँकि, कुछ भी जल्दी नहीं मिला। हो सकता है कि यह डेवलपर्स का सबसे सख्त पता है, या मैं आवश्यक कीवर्ड नहीं जानता हूं?

निष्कर्ष

मैं संपूर्ण राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था के रोबोटाइजेशन की अनिवार्यता के बारे में तुच्छ शब्द नहीं कहूंगा। मैं इसे आसान कहूंगा। मेरी राय में, एक और 10 साल बीत जाएंगे, और दुनिया भर में मौजूदा गोदामों का कम से कम 30% रोबोट होगा। कई कारणों से, और न केवल आर्थिक व्यवहार्यता (भंडारण घनत्व में वृद्धि और कर्मचारियों की कमी) के कारण। और मुझे इस प्रक्रिया में अपने छोटे योगदान के बारे में जागरूक होने की कृपा होगी, जो कि नियमित श्रम करने वाले व्यक्ति से छुटकारा पाने के लिए है।