В США разработан метод для обучения роботов совместной работе

"Нами разработан метод машинного обучения, который позволяет нам определить, когда отдельный субъект вносит свой вклад в достижение глобальной командной цели. Если посмотреть на это с точки зрения спорта, то один футболист может забить гол, но мы также хотим знать о действиях других членов команды, которые привели к голу, например, кто сделал голевую передачу", - сказал исследователь Гью Тран изданию ScienceDaily.

Алгоритмы, разработанные исследователями, также могут определить, когда робот делает что-то, что не способствует достижению цели.

По словам Трана этот тип разработанного алгоритма применим во многих реальных ситуациях, таких как военное наблюдение, совместная работа роботов на складе, управление дорожными сигналами, автономные транспортные средства, координирующие доставку, или управление электрической сетью.