Автономные самоорганизующиеся роботы — Компьютеры

Автономные самоорганизующиеся роботы

Первый тысячный флешмоб роботов собрался в Гарвардском университете.

«Сформируйте форму морской звезды», — направляет программист, посылая команду в 1 024 небольших личинки одновременно через инфракрасный свет. Роботы начинают мигать друг другу и затем постепенно выстраиваются в пятиконечную звезду. «Теперь сформируйте букву К», — командует программист.

На сайте https://www.istmira.com/drugoe-noveyshee-vremya/18702-vtoraja-chechenskaja-vojna-kratko.html можно прочитать подробнее про вторую чеченскую войну.

«К» обозначает «килобот» — имя, данное этим чрезвычайно простым роботам, каждый из которых всего несколько сантиметров в длину. Вместо одного сложного робота «килограмм» этих роботов сотрудничает, обеспечивая простую платформу для постановки сложных форм поведения.

Так же, как триллионы отдельных клеток могут собраться в интеллектуальный организм или тысяча скворцов может сформировать большое течение, мигрирующее по небу, килоботы демонстрируют, как сложность может явиться результатом очень простых действий, выполненных в массе. Для программистов они также представляют значительную веху в развитии коллективного искусственного интеллекта (ИИ).

Этот рой самоорганизации был создан в лаборатории Радхикой Нэгпэл Фредом Кэвли, профессором информатики в Школе инженерных и прикладных наук (ШИПН) Гарварда и старшим преподавателем в Институте Висс при Гарвардском университете.

«Красота биологических систем состоит в том, что они изящно просты, но все же в больших количествах достигают невозможного, — говорит Нэгпэл. — В общей массе Вы даже не видите отдельные единицы, Вы просто рассматриваете коллектив как одно целое».

«Биологические коллективы включают огромное количество сотрудничающих элементов. Думаете ли Вы о клетках, насекомых или животных, которые вместе выполняют единственную задачу, которая вне досягаемости для любого человека?» — говорит ведущий автор Майкл Рубинштейн, научный сотрудник ШИПН Гарварда и Института Висс.

Как пример, она описывает поведение колонии муравьев. Соединяясь, они могут формировать плоты и мосты, чтобы пересечь трудный ландшафт. В каракатице изменения цвета на уровне отдельных клеток могут помочь всему организму слиться с окружающей средой. (Нэгпэл указывает с улыбкой: «Стая рыб в кино «В поисках Немо» также сотрудничает, когда они формируют форму стрелы, чтобы направить Немо к реактивной струе»).

«Мы особенно вдохновлены системами, где отдельные единицы могут самособраться вместе, чтобы решать проблемы», — говорит Нэгпэл. Ее исследовательская группа в феврале 2014 года обнародовала новости о группе роботов-термитов, которые могут совместно выполнять строительные задачи, используя простые формы координации.

Но алгоритм, который инструктирует тех роботов, еще не был продемонстрирован в очень большом рое. Фактически только несколько роев роботов до настоящего времени превысили 100 единиц из-за алгоритмических ограничений на координирование таких больших количеств, а также стоимости и труда, затраченных на изготовление физических устройств.

Исследовательская группа преодолела обе из этих проблем посредством вдумчивого дизайна.

Прежде всего килоботы не потребовали никакого микроуправления или вмешательства, как только начальный набор инструкций был поставлен. Четыре робота отмечают происхождение системы координат, все другие роботы получают 2D-изображение, которому они должны подражать, и затем, используя очень примитивное поведение, они двигаются, принимая приемлемое положение. С соавтором Алехандро Корнехо, постдокторантом в ШИПНе Гарварда и Институте Висс, они продемонстрировали математическое доказательство, что поведение отдельных единиц приводит к правильному глобальному результату.

Килоботы также исправляют свои собственные ошибки. Если формируется пробка или робот перемещается вне курса — ошибки, которые распространены намного чаще в многочисленной группе, соседние роботы ощущают проблему и сотрудничают, чтобы исправить ее.

Каждый робот перемещается, используя два вибрирующих двигателя, которые позволяют ему скользить по поверхности на твердых ногах. Инфракрасный передатчик и приемник позволяют ему общаться с несколькими его соседями и измерять их близость, но роботы близоруки и не имеют никакого доступа к видимому с большого расстояния представлению. Рубинштейн объясняет: «Эти роботы намного более простые, чем многие другие, и в результате их способности более разнообразны и менее надежны, — говорит он. — Например, килоботы испытывают затруднения при перемещении по прямой линии, и точность ощущения расстояния может варьироваться от робота к роботу».

В больших масштабах умный алгоритм преодолевает эти отдельные ограничения и физически, и математически, так что роботы могут выполнить поставленную человеком задачу, в данном случае собирание в определенные формы.

«Все чаще мы хотим видеть большие количества сотрудничающих роботов, будь то экологическая очистка, или быстрая ликвидация чрезвычайных ситуаций, или миллионы самоходных автомобилей на наших шоссе, — говорит Нэгпэл. — Понимание того, как проектировать качественные системы в таких масштабах — очень важно».

На данный момент килоботы обеспечивают существенный испытательный фундамент для алгоритмов искусственного интеллекта.

Реальная динамика — физические взаимодействия и изменчивость, имеет большое значение, и наличие килоботов для проверки алгоритмов на реальных роботах помогает лучше понять, как предотвратить неудачи, которые происходят в этих крупных масштабах.

Дизайн робота-килобота и программное обеспечение, первоначально созданное группой Нэгпэл в Гарварде, являются доступным открытым источником для некоммерческого использования.

Related Articles

Check Also
Close
Close