«Человеческая» нервная система успешно «рулит» целым роем роботов
Группы слаженно двигающихся роботов часто называют роями, по аналогии с пчёлами. Создание таких роёв привлекает робототехников, так как обещает на практике повышенную скорость и эффективность. А это крайне важно, когда, например, нужно спасти пострадавших от стихийных бедствий или вести мониторинг территорий после аварии на химическом производстве.
Исследователи из Свободного университета Брюсселя (ULB) разработали для этого фреймворк, то есть программную платформу, которая определяет организацию роботов. Новую роевую архитектуру создавали по примеру нервной системой человека с целью улучшить взаимодействие между роботами. Эксперименты с новыми алгоритмами показали, что роботы благодаря им организуются в подгруппы. И это улучшает координацию, когда вся группа исследует окружающую среду, перемещается или планирует дальнейшие действия.
— Мэри Кэтрин Генрих, сотрудница лаборатории искусственного интеллекта в ULB.
Связана такая заминка с тем, что у методов самоорганизации машин остаются существенные недостатки. Очень непросто запрограммированного индивидуально робота объединить с другими устройствами в слаженную эффективную группу.

Суть новой платформы — в создании и восстановлении самоорганизующихся иерархий. Иначе говоря, придуманный в ULB фреймворк помогает роботам самостоятельно сплачиваться в сеть с динамическим (переменчивым) управлением. Создатели назвали своё достижение самоорганизующейся нервной системой (SoNS).
При объединении в сеть роботы временно и по очереди берут на себя определённые задачи в непостоянной иерархии руководства, схожей с подчинённостью элементов в человеческой нервной системе. Верховное звено в роевой иерархии — «мозг», который контролирует группу во время задания.
Генрих пояснила, что в сети SoNS каждое устройство вступает во взаимодействие лишь с ближайшими роботами. И это позволяет избежать недостатков, которые возможны при централизации.
По мере необходимости пакеты информации с датчиков могут объединяться для передачи вверх по иерархии. А если смотреть сверху вниз, от «мозга» к остальным составляющим, то руководящие сообщения могут разделяться по мере передачи «вниз по течению». При этом равновесие между индивидуальным и коллективным типами поведения способно активно отлаживаться.
Роевая архитектура SoNS действует как своего рода «промежуточное программное обеспечение» для роботов. При этом алгоритмы «организации труда» позволяют отдельным устройствам объединяться в динамические иерархии. В складывающейся по мере необходимости сети роботы могут оптимально задействовать свои возможности ради успеха поставленной задачи.
— профессор Марко Дориго, ULB.
Генрих и Дориго с другими коллегами протестировали своё ПО сначала в компьютерной симуляции с 250 летающими коптерами и наземными роботами, а затем в экспериментах с реальными устройствами. Результаты опытов подтвердили: с новым подходом удаётся координировать действия множества машин ещё эффективнее.
Разработчики верят, что их достижение в итоге улучшит применение робототехнических роёв в реальных условиях.
Исследователи из Свободного университета Брюсселя (ULB) разработали для этого фреймворк, то есть программную платформу, которая определяет организацию роботов. Новую роевую архитектуру создавали по примеру нервной системой человека с целью улучшить взаимодействие между роботами. Эксперименты с новыми алгоритмами показали, что роботы благодаря им организуются в подгруппы. И это улучшает координацию, когда вся группа исследует окружающую среду, перемещается или планирует дальнейшие действия.
За последние пару десятилетий роевая робототехника далеко продвинулась в организации коллективных действий без центрального «мозга». Однако пока рои роботов ещё не начали широко применять в реальных ситуациях
— Мэри Кэтрин Генрих, сотрудница лаборатории искусственного интеллекта в ULB.
Связана такая заминка с тем, что у методов самоорганизации машин остаются существенные недостатки. Очень непросто запрограммированного индивидуально робота объединить с другими устройствами в слаженную эффективную группу.

Суть новой платформы — в создании и восстановлении самоорганизующихся иерархий. Иначе говоря, придуманный в ULB фреймворк помогает роботам самостоятельно сплачиваться в сеть с динамическим (переменчивым) управлением. Создатели назвали своё достижение самоорганизующейся нервной системой (SoNS).
При объединении в сеть роботы временно и по очереди берут на себя определённые задачи в непостоянной иерархии руководства, схожей с подчинённостью элементов в человеческой нервной системе. Верховное звено в роевой иерархии — «мозг», который контролирует группу во время задания.
Генрих пояснила, что в сети SoNS каждое устройство вступает во взаимодействие лишь с ближайшими роботами. И это позволяет избежать недостатков, которые возможны при централизации.
По мере необходимости пакеты информации с датчиков могут объединяться для передачи вверх по иерархии. А если смотреть сверху вниз, от «мозга» к остальным составляющим, то руководящие сообщения могут разделяться по мере передачи «вниз по течению». При этом равновесие между индивидуальным и коллективным типами поведения способно активно отлаживаться.
Роевая архитектура SoNS действует как своего рода «промежуточное программное обеспечение» для роботов. При этом алгоритмы «организации труда» позволяют отдельным устройствам объединяться в динамические иерархии. В складывающейся по мере необходимости сети роботы могут оптимально задействовать свои возможности ради успеха поставленной задачи.
На основе SoNS у роботов получается координировать коллективные действия для сбора данных, запуска механизмов и принятия решений, не жертвуя гибкостью и стабильностью всего роя.
Иначе говоря, архитектура SoNS даёт возможность программировать группу устройств как всего лишь одного робота
Иначе говоря, архитектура SoNS даёт возможность программировать группу устройств как всего лишь одного робота
— профессор Марко Дориго, ULB.
Генрих и Дориго с другими коллегами протестировали своё ПО сначала в компьютерной симуляции с 250 летающими коптерами и наземными роботами, а затем в экспериментах с реальными устройствами. Результаты опытов подтвердили: с новым подходом удаётся координировать действия множества машин ещё эффективнее.
Разработчики верят, что их достижение в итоге улучшит применение робототехнических роёв в реальных условиях.
- Дмитрий Ладыгин
- science.org
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Припрятал сокровища, но был убит: историки раскрыли трагическую судьбу владельца богатейшего клада Москвы
Почему наследники так и не нашли это огромное состояние, хотя ходили по нему каждый день?...
Пчелы стремительно исчезают в России: из-за чего так происходит и чем это грозит россиянам?
Почему ученые считают, что государство самоустранилось от решения данной проблемы?...
Еще одно пророчество Жириновского сбывается прямо сейчас. Белые люди едут в Россию
По словам экспертов, на этот раз все очень серьезно. Договариваться о переселенцах приехал Эролл Маск, отец знаменитого миллиардера...
Тайну «проклятия фараонов» раскрыло письмо столетней давности
Открыватель гробницы Тутанхамона, археолог Говард Картер, прямо называл имя человека, который изобрел «сенсацию». В итоге потрясающее научное открытие...
«Боевые роботы» СССР на Зимней войне: как уникальные танки без экипажей вызывали ужас у финнов
Эксперты назвали главные причины, почему прорывной проект Остехбюро был закрыт...
Стало известно, почему Эверест аномально ухудшает здоровье у тысяч альпинистов
Никакой мистики, но очень много криминала. Непальская полиция раскрыла колоссальное преступление, жертвами которого стали 4782 иностранца...
Что не так с отстрелом бакланов на Байкале: почему иркутский биолог раскритиковал планы областной администрации?
Профессор Сергей Пыжьянов предупреждает: ответ, который может дать природа, сведет на нет все усилия человека. В итоге будет только хуже...
Кусочек мха помог раскрыть запутанное дело о разграблении могил
Преступники имели очень сильное алиби, но хлорофилловые часы сдали их с поличным...
100 000-летняя загадка: ученые назвали предмет, благодаря которому люди сумели заселить всю планету
Американские антропологи не ожидали, что такой простой артефакт окажется настолько универсальным и полезным...