Applied Quantum Soft Computing IT: SW & HW Sustainable Platform of Robust Intelligent Robotic Controllers

Abstract

The information technology of a robust intelligent control system design based on quantum fuzzy inference is considered. The application of the developed design methodology is based on the quantum self-organization of imperfect knowledge bases of fuzzy controllers and leads to an increase in the robustness of intelligent control systems in unforeseen situations. The results of mathematical modeling and physical experiment are compared using the example of an autonomous robot in the form of an “cart - pole” system. Experimental confirmation of the existence of a synergetic effect of the formation of a robust self-organizing fuzzy controller from a finite number of non-robust fuzzy controllers in on line has been obtained. The resulting effect is based on the existence of hidden quantum information extracted from the classical states of the processes of time-varying gain coefficients schedule of regulators. At the same time, the amount of useful work performed by the control object (at the macro level) exceeds the amount of work spent (at the micro level) by a quantum self-organizing regulator to extract quantum information hidden in the reactions of imperfect knowledge bases without violating the second information law of thermodynamics of open quantum systems with information exchange of entangled (super-correlated) states. A concrete example of an autonomous robot is given, demonstrating the existence of a synergetic effect of quantum self-organization of imperfect knowledge bases. A generalized strategy for designing intelligent robust control systems based on quantum / soft computing technologies is described, which increase the reliability of hybrid intelligent controllers by providing the ability to self-organize. The main attention is paid to increasing the level of robustness of intelligent control systems in unpredictable control situations with demonstration by illustrative examples. A SW & HW platform and support tools for a supercomputer accelerator for modeling quantum algorithms on a classical computer are described. Рассматривается информационная технология проектирования робастной интеллектуальной системы управления на базе квантового нечеткого вывода. Применение разработанной методологии проектирования основано на квантовой самоорганизации неточных баз знаний нечетких регуляторов и приводит к повышению уровня робастности интеллектуальных систем управления в непредвиденных ситуациях. Проводится сравнение результатов математического моделирования и физического эксперимента на примере автономного робота в виде системы “перевернутый маятник – движущаяся каретка”. Получено экспериментальное подтверждение существования синергетического эффекта формирования робастного самоорганизующегося нечеткого регулятора из конечного числа не робастных нечетких регуляторов в реальном времени. Полученный эффект основан на существовании скрытой квантовой информации, извлекаемой из классических состояний процессов изменения во времени коэффициентов усиления регуляторов. Выведенный закон квантовой информационной термодинамики устанавливает возможность формирования термодинамической силы управления за счет извлеченного количества скрытой квантовой информации и совершения дополнительной полезной работы, гарантирующие достижение цели управления на базе повышения уровня робастности самоорганизующегося квантового регулятора. При этом количество совершенной объектом управления полезной работы (на макроуровне) превышает количество работы, затраченной (на микроуровне) квантовым самоорганизующимся регулятором на извлечение квантовой информации, скрытой в реакциях неточных баз знаний без нарушения второго информационного закона термодинамики открытых квантовых систем с обменом информацией запутанных супер-коррелированных состояний. Приведен конкретный пример автономного робота, демонстрирующий существование синергетического эффекта квантовой самоорганизации неточных баз знаний. Описана обобщенная стратегия проектирования интеллектуальных робастных систем управления, основанных на технологиях квантовых / мягких вычислений, которые повышают надежность гибридных интеллектуальных контроллеров за счет обеспечения способности к самоорганизации. Основное внимание уделено повышению уровня робастности интеллектуальных систем управления в непредсказуемых ситуациях управления с демонстрацией на наглядных примерах. Описаны программно-аппаратная платформа и инструментарий поддержки суперкомпьютерного ускорителя моделирования квантовых алгоритмов на классическом компьютере.