Human Teams durch ein Software-System können ihre Entscheidungen besser und schneller in der Zeit-Situationen betont, als Teams von nur Menschen, nach der Penn State Forschern entwickelt, die die neue Software.
Die Forscher testen ihre Software in einer militärischen Kommando-und Kontroll-Simulation, die Intelligenz, die Sammlung, Logistik und Schutz der Truppe. Wenn die Zeit Druck waren normal, das menschliche Teams gut funktioniert, den Austausch von Informationen und die richtigen Entscheidungen über die potenzielle Gefahr, nach dem Forscher. Aber wenn die Zeit nahm, die Teams "Leistung erlitten, so die Forscher. Da war keine Zeit, um Informationen auszutauschen, die Teams, die falsche Entscheidungen darüber, ob zur Vermeidung oder Angriff auf die kommenden Flugzeuge.
"Dies ist der erste Test für die R-CAST-Architektur, und es zeigt, dass Software-Agenten können eine wesentliche Rolle bei der menschlichen Partner die richtige Entscheidung zum richtigen Zeitpunkt", sagte Xiaocong Fan, ein Post-Doc-Stipendiat in der Penn State's School of Information Sciences and Technology (IST) und Autor führen.
Die Ergebnisse des Experiments werden in einem Papier, "Ausweitung der Anerkennung der Entscheidung Primed-Modell zur Unterstützung der Mensch-Agent Zusammenarbeit", die heute (29. Juli) von John Yen auf die Vierte Internationale Konferenz über die Gemeinsame autonomer Agenten und Multi-Agenten-Systemen in Amsterdam. Co-Autoren sind Shuang So, Doktorand im Bereich der Informations-Wissenschaften und Technologie, Michael McNeese, Associate Professor für Informatik und Technologie, und dem Yen, der Universität Professor für Informatik und Technik.
In der Simulation, Team-Mitglieder waren zum Schutz von AIRBASE und Lieferung Route, die unter Beschuss durch feindliche Flugzeuge. Die Szenarien konfiguriert wurden mit verschiedenen Muster von Angriff und in verschiedenen Tempi. Die Lage war kompliziert, weil Team-Mitglieder hatte, um festzustellen, auf den ersten, wenn die Flugzeuge wurden neutral oder feindlich. Darüber hinaus haben zwei Team-Mitglieder wurden auf der dritten, deren Rolle bei der Sammlung von Informationen und sie zu ihnen.
"Wenn die Teams nicht wissen, ob die ankommenden Flugzeuge ist der Feind, der Verteidigung Team kann nicht angreifen, und die Lieferung Team Maßnahmen zur Abwendung der Bedrohung, die eingehenden verursacht eine Verzögerung bei der Auslieferung," Sun sagte. "Diese Entscheidungen geringer die Leistung des gesamten Teams."
Wenn die Informationen Sammler wurde von den Forschern "R-CAST-Software, die Informationen gesammelt wurden und gemeinsam schneller. Dies hat zur Folge, die Mensch-Agent-Teams waren besser in der Lage sich zu verteidigen und von feindlichen Angriff liefern Lieferungen unverzüglich, So sagte.
Die Forscher auch gelernt, dass im Gegensatz zu menschlichen Teams, deren Leistungsfähigkeit leidet erhöhte Tempi, die Software ermöglicht es, Menschen zu einem besseren Teams ihre Leistung auf einem akzeptablen Niveau.
Während der Simulation, die eine militärische Szenario, Menschen auf verteilten Teams in anderen Bereichen wie Notfallbewältigung auch Informationen, Entscheidungen zu treffen, in stressigen Situationen. Das Software-Agent können Team-Mitglieder Informationen sowie Ermittlung wichtigsten Informationen in unsicheren Umgebungen.
Die Software beruht auf der Erkenntnis, grundiert-Entscheidung (RPD)-Modell, die postuliert, dass die Menschen ihre Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Anerkennung der Ähnlichkeiten zwischen der Vergangenheit und der aktuellen Situation. Frühere Untersuchung hat gezeigt, dieses Modell-Adressen gibt es Situationen, in denen wenig oder keine Zeit für umfassende Begründung.
Die Software, R-CAST, unterstützt die Zusammenarbeit zwischen den Teamkollegen, der sich aus Menschen-und Software-Systeme. Penn State hat Antrag auf ein Patent auf die Methoden und Software-Architektur, die in R-CAST.
Die Forschung wurde von der US Army Research Laboratory.
Margaret Hopkins
mhopkins@ist.psu.edu
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Penn State
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