Ученые создали колонию роботов-муравьев

В США ученые разработали автоматизированных муравьев, которые ведут себя так же, как настоящая колония живых насекомых

Внешне роботы не похожи на муравьев: это крошечные кубики, оборудованные двумя механизмами, которые приводят в действие своеобразные колеса, позволяющие роботам перемещаться, и двумя антеннами-сенсорами.

Но их социальная коммуникация удивительно похожа на коллективное поведение настоящих насекомых.

В мире существует около 20 000 видов муравьев, и все они живут колониями. Колонии муравьев структурированы в социальную систему, разделенную на касты. Рабочие, солдаты, трутни и королева – все они выполняют определенные задачи для своего сообщества. Колонии муравьев иногда упоминаются как «суперорганизмы», потому что сотни отдельных маленьких насекомых действуют как единый идеально отлаженный живой механизм.

Ученым удалось воспроизвести нечто подобное искусственно. Если роботы-муравьи запрограммированы на то, чтобы продвинуться к цели, избегая препятствий, колония находит самый быстрый путь через сеть или лабиринт.

Их секрет, пишут исследователи в журнале Plos Computational Biology, в способности получать сообщения друг от друга – так же, как в колонии настоящих насекомых.

«Каждый отдельный робот совершенно нем, – говорит Саймон Гарнер из Технологического института Нью-Джерси, ведущий исследователь разработки. – Они имеют очень ограниченную память и ограниченную мощность обработки данных. Поодиночке каждый робот будет просто беспорядочно двигаться и быстро потеряется... но вместе они способны сотрудничать и сообщаться».

Общаться как муравьи

Как настоящие муравьи, роботы оставляют след, который распознают остальные роботы. В то время как живые муравьи оставляют химические следы, или феромоны, которые могут распознать их родичи, роботы оставляют полоску света.

Исследователи устанавливают камеру и отслеживают путь каждого робота. Проектор, связанный с камерой, направляет лучи света с одинаковыми интервалами вдоль их маршрута, оставляя «след» из света, который становится все более ярким каждый раз, когда очередной робот проходит по тому же пути.

Доктор Гарнер объясняет: «У каждого робота есть две антенны, которые являются светочувствительными датчиками. Если больше света попадает на левый датчик, они поворачивают налево; если больше света попадает на правый датчик, они поворачивают направо. Принцип механизма такой же, как у настоящих муравьев».

Исследователь объясняет феномен сотрудничества муравьев и роботов и их навигационные навыки как «петлю позитивных откликов»: «Представим, что есть два возможных пути от А до B, и один из них в два раза длиннее, чем другой. Первоначально муравьи или роботы начинают использовать каждый путь. Но поскольку муравьи, которые отправились по короткой дороге, проходят ее быстрее, количество феромона (или света), оставленного на том пути, становится больше, и, таким образом, все муравьи начинают следовать по этому пути».

Природа как источник вдохновения для ученых

Существует множество других исследований и технических проектов, которые берут за основу природные механизмы, чтобы решить проблемы дизайна или устройства роботов, говорит доктор Пол Грэм, биолог из Университета Сассекса.

«Классическим примером, – говорит он, – является способ, который мы используем для проектировки информационных сетей, чтобы перемещать пакеты данных. Например, в сложной сети может быть перекресток с различными возможными маршрутами, по которым могут следовать пакеты данных. Пакеты оставляют след, чтобы передавать информацию следующим пакетам о том, какой маршрут более короткий».

Такой принцип – основание для алгоритма, названного алгоритмом муравьиной колонии, который уже активно используется в сетях телекоммуникаций.

И хотя доктор Грэм не видит непосредственного практического применения для этих особых автоматизированных насекомых, он говорит, что данное исследование демонстрирует важную и интересную сторону биологии.

Поведение многих животных можно описать, используя такие слова, как «выбор». «Последнее же исследование показывает, что вам не нужно что-то настолько сложное, как выбор, чтобы воспроизвести поведенческие особенности живых организмов».