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.
