Вероятнее всего, первые шаги по освоению других планет возьмут на себя роботы. При этом размеры механизмов будут напрямую ограничивать вычислительную мощность их «мозгов». В то же время природный пример насекомых доказывает: роевое поведение, функционирующее по принципу коллективного разума, не требует наделения каждой отдельной особи сложным искусственным интеллектом. Для эффективной работы вполне достаточно базовых алгоритмов поведения, исследование которых является крайне актуальной задачей.
Исследователи из Гарварда и Мадрасского технологического института разработали миниатюрных автономных роботов, получивших название RAnts (сокращение от «роботизированные муравьи»). Ученые поставили перед собой цель изучить адаптивное групповое поведение машин в условиях отсутствия развитых вычислительных систем. Эксперимент подтвердил жизнеспособность концепции: рой простых роботов успешно координирует действия, выстраивая и разрушая примитивные конструкции без участия централизованного управления. Подобный подход открывает широкие перспективы для автономного строительства в труднодоступных местах и на внеземных объектах.
Механизмы координации роя
Взаимодействие между роботами-муравьями основывается всего на двух параметрах: силе коммуникации и скорости укладки или удаления строительных блоков при достижении определенного порогового сигнала. Дополнительно роботы оставляют на поверхности визуальные маркеры — «фоторомоны», имитирующие химические следы настоящих насекомых. Эти световые сигналы служат точками сбора для группы: чем больше роботов скапливается в конкретном месте, тем интенсивнее идет процесс строительства или демонтажа.
Один из авторов проекта пояснил, что роботы демонстрируют зачатки коллективного познания. Оно формируется не только за счет взаимодействия особей внутри группы, но и благодаря их постоянному обмену информацией с меняющейся средой. Простые локальные правила позволяют рою демонстрировать самоорганизацию, устойчивость и адаптивность при выполнении комплексных задач. Фактически роботы делегируют часть «памяти» о текущей задаче окружающей среде в виде меток-подсказок. Это решение радикально снижает нагрузку на вычислительные ресурсы самих устройств и избавляет от необходимости в мощном центре управления, что и было главной целью научной группы.
