Um einen effektiven Schwarm von Robotern zu schaffen, muss man ihnen beibringen, zusammenzuarbeiten, um komplexe praktische Aufgaben zu lösen – aber so, dass weder die Analyse der Situation noch das Ergebnis vom Zustand eines Individuums abhängt.
Einfach ausgedrückt, Sie können keinen Kommandanten und Vorarbeiter unter den Robotern ernennen, um andere zu verwalten, da im Falle ihres Todes oder Fehlers die Arbeit scheitern wird. Auf der Suche nach einer Lösung entschieden sich Forscher aus Harvard, eine natürliche Version des Interaktionssystems von Ameisen zu kopieren.
Eine Arbeiterameise weiß, wie sie arbeiten muss, aber sie bestimmt nicht selbst, wo und worauf sie sich anstrengen soll. Aber es ist notwendig, denn seine Hauptaufgabe besteht darin, sich um den Ameisenhaufen zu kümmern, nicht um seine eigenen Bedürfnisse. Daher stehen Ameisen mithilfe von Antennen ständig miteinander in Kontakt und bewegen sich entlang von Pheromonspuren, um Orte zu finden, an denen sich andere Ameisen versammeln. Wo alle versammelt sind, ist im Moment die wichtigste Arbeit.
In dem Experiment setzten die Wissenschaftler eine Gruppe von Ameisen in eine Falle in Form eines Käfigs mit Sandwänden. Einige Ameisen begannen spontan, es an verschiedenen Stellen zu graben, aber ihre Bemühungen reichten nicht aus. Wenn sich Ameisen jedoch an einem Ort versammelten, gruben sie sich leicht heraus. Auf der Grundlage des Experiments wurden primitive Roboanten geschaffen, die kriechen, Nachahmer von Sandkörnern bewegen und eine leichte Spur auf der Oberfläche hinterlassen konnten.
Roboter erhielten nur drei Anweisungen. Erstens, nicht aufeinander stoßen. Zweitens, ziehen Sie Sandkörner aus Bereichen mit einer hellen Lichtspur in die Dunkelheit. Drittens, folge dir selbst aus den dunklen Bereichen ins Licht. Nach einiger Zeit bauten die Roboanten, ohne es zu merken, die Barriere erfolgreich ab und waren frei. Dieser Algorithmus kann nützlich sein, um Schwärme von Robotern zu programmieren, um komplexe Aufgaben mit minimalem Aufwand an Rechenleistung gemeinsam zu lösen.
2022-12-24 13:30:46
Autor: Vitalii Babkin
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