Одним из перспективных направлений является исследование и разработка искусственного коллективного разума (АКР), который представляет собой систему распределенных интеллектуальных агентов, способных к взаимодействию и решению сложных задач.
Искусственный коллективный разум (АКР) объединяет в себе элементы когнитивных наук, теории игр, многоагентных систем и других дисциплин, что позволяет рассматривать его как комплексную междисциплинарную проблему. В основе функционирования АКР лежит принцип распределенности знаний и ресурсов, что обеспечивает высокую адаптивность и устойчивость системы к внешним воздействиям.
Ключевым аспектом разработки АКР является создание алгоритмов и методов, обеспечивающих эффективное взаимодействие между агентами. Важным направлением исследований является изучение механизмов формирования и поддержания кооперативных отношений между агентами, а также разработка стратегий, позволяющих оптимизировать их совместную деятельность.
В рамках междисциплинарного сотрудничества между Гарвардским университетом и Мадрасским технологическим институтом Индии была разработана инновационная концепция миниатюрных автономных роботов, получившая название RAnts (роботизированные муравьи). Несмотря на то что более удачным терминологическим обозначением могло бы стать «antdroids» (андроиды-муравьи), данное название не является критичным для понимания сути исследования.
Целью данного проекта являлось исследование адаптивного группового поведения автономных робототехнических систем без использования сложных вычислительных мощностей и централизованного управления. Экспериментальные результаты продемонстрировали успешную реализацию этой концепции: рою простых роботов удалось эффективно координировать свои действия, строить и разрушать примитивные структуры в децентрализованном режиме. Это открывает новые перспективы для автономного строительства в экстремальных условиях, включая освоение других планет.
Координация между роботами-муравьями осуществляется посредством двух ключевых параметров: силы взаимодействия и скорости укладки или удаления строительных блоков при достижении порогового значения сигнала. Дополнительно, роботы используют световые сигналы, имитирующие химические феромоны насекомых, для маркировки окружающей среды. Эти метки способствуют формированию локальных скоплений роботов, интенсифицируя процесс строительства или разрушения.
Один из авторов исследования подчеркнул, что роботы демонстрируют признаки коллективного познания, возникающего как в результате взаимодействия между членами группы, так и благодаря их непрерывному взаимодействию с изменяющейся средой. Простейшие локальные правила приводят к формированию самоорганизующихся, устойчивых и адаптивных решений сложных задач. Роботы оставляют маркеры в среде, содержащие данные о текущем состоянии задачи (строительство, разрушение и т.д.), что вовлекает окружение в процесс управления группой. Это позволяет существенно снизить нагрузку на вычислительные ресурсы роботов и централизованной системы управления, что являлось одной из ключевых целей исследования.
Источник: newatlas.com
Понравилась ли Вам статья?
