Логіко-графова інтерпретація сцени в трансформерному ядрі автономного дрона

Назарій Лопух; Петро Жук; Адріан Торський

doi:10.15407/fmmit2025.40.130

Назарій Лопух Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України
Петро Жук Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України
Адріан Торський Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України

DOI: https://doi.org/10.15407/fmmit2025.40.130

Ключові слова: автономна навігація; семантичне моделювання; трансформерна нейромережа; логіко-графова інтерпретація; граф знань; адаптивне управління.

Анотація

У статті представлено концепцію інтелектуального дрона, в якому реалізовано семантичне ядро для побудови логіко-графових представлень середовища на основі сенсорних даних. Основна мета полягає у створенні адаптивної системи, здатної не лише розпізнавати об’єкти, але й формувати причинно-наслідкові та просторові зв’язки між ними для логічного висновування. Запропонований підхід поєднує методи підкріплювального навчання з графовою семантикою в межах трансформерної архітектури, забезпечуючи автономність і гнучкість поведінки в умовах часткової спостережуваності.

Посилання

Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A. N., Kaiser Ł., Polosukhin I. Attention is All You Need // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2017. - Vol. 30.

Battaglia P., Hamrick J., Bapst V. et al. Relational inductive biases, deep learning, and graph networks // arXiv preprint. - 2018. - arXiv:1806.01261. - 21 p.

Pearl J. Causality: Models, Reasoning and Inference. - 2nd ed. - Cambridge: Cambridge University Press, 2009. - 432 p. https://doi.org/10.1017/CBO9780511803161

Marcus G. The Next Decade in AI: Why Common Sense Matters // arXiv preprint. - 2020. - arXiv:2002.06177. - 12 p.

Kipf T. N., Welling M. Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks // Proc. Int. Conf. on Learning Representations (ICLR). - 2017.

Hamilton W. L., Ying R., Leskovec J. Representation learning on graphs: Methods and applications // IEEE Data Engineering Bulletin. - 2017. - Vol. 40, No. 3. - P. 52-74.

Chen Y., Dai X., Liu M. et al. A Survey on Vision Transformer // arXiv preprint. - 2021. - arXiv:2012.12556. - 30 p.

Brachman R. J., Levesque H. J. Knowledge Representation and Reasoning. - San Francisco: Morgan Kaufmann, 2004. - 381 p. https://doi.org/10.1016/B978-155860932-7/50099-6

Zellers R., Bisk Y., Farhadi A., Choi Y. From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning // Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). - 2019. - P. 6720-6731. https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00688