Рой роботов научили самоорганизации по принципу муравьев
Один муравей не очень умен, но если собрать их вместе, они смогут добиться замечательных результатов. Вдохновленные этим возникающим кооперативным поведением, исследователи из Гарварда создали роботов, которые могут работать вместе, чтобы сбежать из «тюрьмы», не нуждаясь в конкретном плане.
В некотором смысле муравьиная колония работает по алгоритму: отдельные муравьи не думают конкретно о задаче, но они следуют набору инстинктивных правил, которые направляют их к сложным инженерным подвигам, таким как рытье сетей туннелей или строительство мостов. Они общаются друг с другом с помощью антенн и феромонных следов.
Команда Гарварда начала с проведения эксперимента с небольшой группой муравьев, помещенных в загон, круглую ловушку, окруженную мягкой песчаной стеной, чтобы увидеть, как они работают вместе. Сначала все муравьи бродили хаотично, но вскоре некоторые из них начали копаться в стенах. Со временем команда обнаружила, что муравьи перестали рыть в одиночку и вместо этого стали собираться вместе, чтобы более эффективно работать в одном туннеле, пока им не удалось вырваться наружу.
На основе наблюдений исследователи построили математические модели происходящего. Когда муравьи сталкивались друг с другом, они обменивались информацией с помощью феромонов. Со временем муравьи начали отдавать предпочтение областям, где взаимодействие происходило чаще, создавая петлю обратной связи. Это позволило сосредоточить усилия на рытье в одном месте вместо того, чтобы каждый рыл собственные туннели.
Получив модель, команда приступила к созданию роботов, которые следовали схожим правилам. Роботизированные муравьи, которых назвали RAnt, не выделяли химических феромонов, а оставляли после себя световые поля, или «фоторомоны», которые становились ярче по мере того, как другие роботы проходили мимо.

RAnts были запрограммированы по трем простым правилам: они должны следовать градиенту поля фоторомона, избегать других роботов в местах с высокой плотностью поля и подбирать препятствия в местах с высокой плотностью, перемещая их в области с низкой плотностью.
Правила позволили RAnt сотрудничать почти так же, как в эксперименте с муравьями. Помещенные в загон, с несколькими кольцами препятствий, роботы вскоре поняли, что лучший план побега — работать вместе.
Метод может быть жизненно важен для создания роев простых роботов, которые могут выполнять сложные задачи, работая вместе. Ученые утверждают, что модель потенциально может быть расширена до десятков или сотен роботов для различных вариантов использования. Дополнительный бонус: даже если несколько роботов выйдут из строя, рой в целом все равно сможет выполнить свою работу.
— С. Ганга Прасат, соавтор исследования.
Исследование опубликовано в журнале eLife.
В некотором смысле муравьиная колония работает по алгоритму: отдельные муравьи не думают конкретно о задаче, но они следуют набору инстинктивных правил, которые направляют их к сложным инженерным подвигам, таким как рытье сетей туннелей или строительство мостов. Они общаются друг с другом с помощью антенн и феромонных следов.
Команда Гарварда начала с проведения эксперимента с небольшой группой муравьев, помещенных в загон, круглую ловушку, окруженную мягкой песчаной стеной, чтобы увидеть, как они работают вместе. Сначала все муравьи бродили хаотично, но вскоре некоторые из них начали копаться в стенах. Со временем команда обнаружила, что муравьи перестали рыть в одиночку и вместо этого стали собираться вместе, чтобы более эффективно работать в одном туннеле, пока им не удалось вырваться наружу.
На основе наблюдений исследователи построили математические модели происходящего. Когда муравьи сталкивались друг с другом, они обменивались информацией с помощью феромонов. Со временем муравьи начали отдавать предпочтение областям, где взаимодействие происходило чаще, создавая петлю обратной связи. Это позволило сосредоточить усилия на рытье в одном месте вместо того, чтобы каждый рыл собственные туннели.
Получив модель, команда приступила к созданию роботов, которые следовали схожим правилам. Роботизированные муравьи, которых назвали RAnt, не выделяли химических феромонов, а оставляли после себя световые поля, или «фоторомоны», которые становились ярче по мере того, как другие роботы проходили мимо.

RAnts были запрограммированы по трем простым правилам: они должны следовать градиенту поля фоторомона, избегать других роботов в местах с высокой плотностью поля и подбирать препятствия в местах с высокой плотностью, перемещая их в области с низкой плотностью.
Правила позволили RAnt сотрудничать почти так же, как в эксперименте с муравьями. Помещенные в загон, с несколькими кольцами препятствий, роботы вскоре поняли, что лучший план побега — работать вместе.
Метод может быть жизненно важен для создания роев простых роботов, которые могут выполнять сложные задачи, работая вместе. Ученые утверждают, что модель потенциально может быть расширена до десятков или сотен роботов для различных вариантов использования. Дополнительный бонус: даже если несколько роботов выйдут из строя, рой в целом все равно сможет выполнить свою работу.
Мы показали, как совместное выполнение задач может возникнуть из простых правил, и аналогичные поведенческие правила могут применяться для решения других сложных задач, таких как строительство, поиск, спасение и оборона
— С. Ганга Прасат, соавтор исследования.
Исследование опубликовано в журнале eLife.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Парадокс Великой Зеленой стены: Китай посадил 78 миллиардов новых деревьев, но климат стал только хуже. Как так вышло?
Ученые назвали причины, почему самый грандиозный экологический проект за всю историю в итоге обернулся головной болью для миллионов китайских граждан...
Марс отменяется: три причины, почему российские эксперты ставят крест на Красной планете
Почему пробирка с Марса опаснее любого астероида, как галактические лучи «взрывают» мозг и при чем тут Китай? Честный разбор рисков от Российской академии наук...
«Не повторяйте наших ошибок!» 100 лет борьбы с лесными пожарами обернулись катастрофой для США
Эксперты рассказали, почему, казалось бы, проверенная тактика только усугубила ситуацию с лесным огнем...
Темная сторона Рима: выяснилось, что Империя веками «выкачивала» здоровье из покоренных народов
Новые находки заставили ученых признать: для простых людей римский «прогресс» был скорее приговором, чем спасением. Но почему же так вышло?...
Мегамонстры с 7-го этажа: в древних океанах шла такая война хищников, где у современных косаток не было бы ни единого шанса
Ученые рассказали, куда исчезли «боги» мезозойских морей и почему сейчас их существование было бы невозможно...
ДНК 4000-летней овцы оказалось ключом к древней тайне, стоившей жизни миллионам
Поразительно, но археологи нашли штамм древней чумы, кошмаривший всю Евразию, в самом таинственном российском городе — Аркаиме. Почему же так получилось?...
Супертелескоп James Webb только запутал ученых, а планета-«близнец» Земли стала еще загадочнее
Эксперты рассказали, почему самый мощный телескоп в истории не смог разобраться с атмосферой TRAPPIST-1e. Аппарат не виноват. Но тогда кто?...
Новое исследование показало: если бы не этот «российский ген», древние люди вряд ли бы заселили Америку
Ученые рассказали, почему Алтай в ДНК — это главный секрет феноменального здоровья индейцев...
Первая «чернокожая британка» оказалась белой: новое исследование заставило историков полностью пересмотреть портрет женщины из Бичи-Хед
Почему ученые так сильно ошиблись с ее внешностью? И стоит ли после этого доверять реконструкциям по ДНК?...
Мощнее леса в десятки раз: в ЮАР нашли «живые камни», которые выкачивают CO₂ с бешеной скоростью
Микробиалиты могли бы спасти Землю от потепления, но у этих «каменных насосов» есть один нюанс...
Грядет научный прорыв: Зачем в последние годы ученые по всему миру создают очень странные компьютеры?
Новые аппараты… не просто живые: они стирают различия между ЭВМ и человеческим мозгом...
20-летнее наблюдение со спутников «сломало климат»: Теперь ученым придется полностью менять все теории
Зато теперь понятно, почему в двух близких городах могут быть... разные времена года...