League of Robot Runners: Вышка — абсолютный победитель международного соревнования
Команда студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ под руководством Антона Андрейчука, ученого из Института AIRI, заняла первое место во всех номинациях международного соревнования League of Robot Runners. Это состязание разработчиков посвящено развитию исследований в области многоагентного поиска пути (MAPF) и ИИ-систем распределения задач между роботами на крупных складах.
Задача многоагентного планирования состоит в координации множества роботов, оперирующих в общем пространстве. Основная особенность соревнования League of Robot Runners заключается в максимальном приближении симуляционной среды к реальным ситуациям, когда принять решение необходимо в очень короткие сроки. В классических научных статьях исследователи могут самостоятельно выбирать лимит времени, необходимый ИИ-системе для принятия решения о поиске оптимального пути. В ходе соревнования решение о том, какие действия следует совершить роботам на текущем шаге, должно быть принято в автоматическом режиме за одну секунду. При этом количество роботов может достигать десяти тысяч. Помимо этого, в условиях задачи были строго ограничены произвольные направления движения: системы могли передвигаться вперед, поворачиваться на месте для смены направления движения или ждать — в соответствии с тем, как обычно устроены крупные складские помещения.
В состав команды НИУ ВШЭ вошли студенты программы бакалавриата «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук Егор Юхневич и Артем Брежнев, их руководителем выступил кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI Антон Андрейчук. Команда заняла первое место во всех номинациях соревнования, включая эффективность алгоритмов оптимизации движения робота с учетом заданного набора целей и оптимизацию назначения задач роботам при стандартной стратегии планирования движений, а также основную номинацию, в которой одновременно решались обе задачи — планирование действий роботов и распределение задач между роботами.
Егор Юхневич, студент 2-го курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика» ФКН
— Я занимаюсь решением сложных оптимизационных задач и уже выигрывал несколько раз в таких соревнованиях. На работе занимаюсь этим же — очень нравится.
На 2-м курсе нужно было взять проект, и мне попался про роботов, который показался интересным. О соревновании на эту тему мне рассказал Антон Андрейчук, предложив поучаствовать. Я подал заявку сразу с целью победить. Поначалу все проходило сложно: тема новая, неизвестная, я постепенно углублялся в нее, писал что-то совсем не то. Потом настал переломный момент: я все переделал, написал простое PIBT, которое работало, дальше стал улучшать его и в итоге дошел до нового алгоритма EPIBT.
Стать абсолютным победителем круто, именно это я и планировал в самом начале. Эта победа делает меня на шаг ближе к победам в других соревнованиях. И виден мой прогресс в этом. Рад, что развиваюсь и становлюсь более серьезным соперником для других участников.
Артем Брежнев, студент 3-го курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика» ФКН
— Участвовать в решении оптимизационных задач для меня не впервой, на некоторых соревнованиях даже удавалось занимать призовые места. Задач про роботов раньше не было, но оттого и вникать было интересней. В нашей команде я отвечал за малоизвестную часть задачи — назначение целей роботам. Материалов для изучения по ней мало, поэтому приходилось все придумывать самому.
Победа была приятной, но не неожиданной, так как последний месяц соревнований наша команда была на первом месте.
Антон Андрейчук, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI
— Несмотря на мой богатый опыт в разработке алгоритмов многоагентного планирования, основной вклад в наш успех внес один из участников команды — Егор Юхневич. За четыре месяца, в течение которых длилось соревнование, он успел погрузиться в тему, изучить большой объем литературы, реализовать и протестировать все наши идеи и в итоге получить решение, которое превзошло решения всех других команд во всех номинациях. Надеюсь, что разработанные нами решения внесут значимый вклад в совершенствование процессов организации складского пространства и оптимизации систем сортировки.
Согласно представленной организаторами статистике, в тестирующую систему было отправлено 1513 попыток решить поставленные перед участниками задачи от 50 команд из разных стран. Тестирование одного решения на всех задачах занимало до семи часов реального времени. В ближайшее время наиболее успешные решения и задачи будут выложены в открытый доступ.
В 2025 году соревнование прошло второй раз и было организовано коллективом ученых из Университета Монаша, Ратгерского университета и Университета Южной Калифорнии при поддержке Amazon Robotics.