جارجیا انسٹی ٹیوٹ آف ٹکنالوجی کے محققین نے ایک سے زیادہ روبوٹ کے ذریعہ مکمل کیے جانے والے مشنوں کے دوران انکولی ٹاسک مختص کرنے کے لئے ایک نیا فریم ورک تیار کیا ہے۔ روبوٹ کی انوکھی صلاحیتوں اور خصوصیات کی بنیاد پر ، فریم ورک انہیں کاموں کو تفویض کرنے میں معاون ہے۔
یہ فریم ورک متعدد روبوٹ سسٹموں کے لئے ایک ٹاسک الاٹ کرنے کی تکنیک پر مبنی ہے جسے انہوں نے واپس آنا شروع کیا۔ پہلے تیار کی گئی حکمت عملی ایک الگورتھم کا استعمال کرتی ہے جس میں روبوٹ کی انفرادی صلاحیتوں میں فرق ہوتا ہے اور اس کے مطابق کاموں کو مختص کیا جاتا ہے۔ ان کاموں کی مختص اور عملدرآمد بیک وقت ہوتی ہے۔ یہ فریم ورک روبوٹ کی تجویز کے مطابق آن لائن اصلاحی مسائل کو حل کرنے میں مدد کرتا ہے ، ان کی تفویض کردہ مختلف کاموں میں ان کی شراکت کو کس طرح ترجیح دی جائے۔
نئے فریم ورک میں ماحول یا روبوٹ کی صلاحیتوں کے واضح ماڈل کی ضرورت نہیں ہے جو نامعلوم ہیں۔ یہ ایک مخصوص مشن پر روبوٹ کی ٹیم کی طرف سے کی جانے والی اجتماعی پیشرفت اور انفرادی کاموں پر ہر روبوٹ کی کارکردگی پر غور کرتا ہے۔
نقلی سلسلے کی ایک سلسلہ میں اس فریم ورک کا جائزہ لیا گیا اور محققین نے پایا کہ اس نے انتہائی پُرجوش نتائج برآمد کیے ، نقالی ویڈیو نیچے دکھایا گیا ہے۔ اس نقطہ نظر سے روبوٹ کے مابین مختلف ماحولیاتی حالات کے تحت موثر ٹاسک الاٹمنٹ کے قابل ہوگئے ، یہاں تک کہ اگر انفرادی روبوٹ کی قابلیت ان کی تعیناتی سے پہلے ہی معلوم نہ ہو۔
محققین روبوٹ کی ہر ایک خصوصیات جیسے سینسرز اور ایکچیو ایٹرز کو شامل کرنے پر کام کر رہے ہیں ، لہذا اس خصوصیت کی ناکامیوں کو واضح طور پر آن لائن ماڈلنگ کیا جاسکے۔ نیز ، روبوٹ کے درمیان حساب کتاب کی تقسیم (विकेंद्रीकृत) ایک اور پہلو ہے جس کی ٹیم ٹیم دیکھ رہی ہے۔