V prispevku preberite:
Med prejemniki letošnjih Zoisovih nagrad je tudi prof. dr. Igor Škrjanc, za vrhunske dosežke pri inteligentnih samorazvijajočih se sistemih. Na ljubljanski fakulteti za elektrotehniko vodi laboratorij za avtomatiko in kibernetiko, kjer se ukvarjajo z inteligentnimi sistemi na številnih področjih našega življenja. Nas je tokrat najbolj zanimal transport, premikanje in seveda napredek in izzivi pri njegovem avtonomnem delovanju.
Kaj pravzaprav počnemo, ko se ukvarjamo z avtomatizacijo nekega vozila? »Če človek na primer vozi avtomobil, opazuje, kje je, ve, kje je želena lega na cesti. Zaradi izkušenj tudi ve, kako mora premakniti volan, da se bo premaknil v pravo smer. To ves čas spremlja, v bistvu gre za regulacijsko zanko: človek opazuje stanje, na podlagi izkušenj oceni, kaj mora storiti, in potem to izvede. Prav to v bistvu dela teorija vodenja, ampak avtomatsko. Glede na pravila vožnje in izkušnje vemo, kakšna naj bo želena pozicija vozila v okolici, vemo, kako se obnaša, in potem z algoritmom vodenja izračunamo, kako moramo, da pridemo v želeni položaj, premakniti kolesa. Te operacije izvajamo ves čas, vrtimo se v zaprti povratni zanki, kjer imamo najprej realni svet, z opazovanjem pridemo do digitalnega sveta – algoritma, potem algoritem izračuna, kaj naj se zgodi, to prek izvršnih sistemov izvedemo in se spet vrnemo v realni svet in znova nazaj. Pri tem pa nastajajo napake, lahko so majhne, ampak nastajajo,« nam je razložil Igor Škrjanc. Napoved za prihodnost je torej zahtevna, tisto, kar se izmeri, vedno malce odstopa od realnosti, in tudi modeli, s katerimi napovedujemo prihodnost, prinašajo odstopanja. Pomislimo samo na napovedovanje vremena, na primer.
