„Hloupé roboty“ dokážou plnit úkoly využíváním fyzických charakteristik

Abyste mohli roboty ve velkém počtu působit společně, musíte jejich interakce naprogramovat pomocí pokročilých algoritmů a komponent. Pokud jsou však roboti jednoduchí a postrádají pokročilé programování, lze koordinované chování zřídka dosáhnout.

Dana Randall, profesor počítačových věd, a Daniel Goldman, profesor rodiny Dunn, vedli tým výzkumníků na Georgia Institute of Technology, aby se této problematice věnovali. Tým se pokusil prokázat, že i jednoduchí roboti mohou plnit úkoly, které přesahují jejich individuální schopnosti.

Výzkum byl zveřejněn v časopise Science Advances 23. dubna.

Hloupé roboty dokážou plnit složitější úkoly

Tým použil takzvané „hloupé roboty“, které jsou vlastně mobilní granulární částice, a tyto částice se pokusili využít k plnění složitějších úkolů. Výzkumníci uvedli, že se jim podařilo odstranit všechny senzory, komunikaci, paměť a výpočetní prostředky z robotů a využít fyzické charakteristiky robotů k plnění úkolů. Toto vlastnost se nazývá „ztělesnění úkolu“.

Roboty nazvané „BOBbots“, což je zkratka pro „chovající se, organizující, vibrující roboty“, byly pojmenovány po Bobu Behringerovi, průkopníkovi v oblasti granulární fyziky.

Roboty jsou „tak hloupé, jak to jen jde“, říká Randall. „Jejich válcové těla mají vibrující kartáče a volné magnety na svém obvodu, což způsobuje, že tráví více času na místech s více sousedy.“

https://www.youtube.com/watch?v=hsLJShwjknI

Počítačové simulace

Spolu s experimentální platformou tým také využíval přesné počítačové simulace vedené Shengkai Li, studentem fyziky na Georgia Tech. Tyto simulace pomáhaly studovat různé aspekty systému, které nebylo možné zkoumat v laboratoři.

Roboty BOBbots jsou extrémně jednoduché, ale výzkumníci prokázali, že když se roboty pohybují společně a narážejí na sebe, „tvrdé agregáty se vytvářejí, které jsou schopné společně odstranit odpad, který je příliš těžký pro jednoho robota“, vysvětluje Goldman. „Zatímco většina lidí buduje stále složitější a dražší roboty, aby zajistili koordinaci, my jsme chtěli vidět, jaké složitější úkoly mohou být splněny pomocí velmi jednoduchých robotů.“

Práce týmu byla inspirována teoretickým modelem částic pohybujících se na šachovnici a aby mohli studovat matematický model robotů BOBbots, byl vyvinut teoretický koncept samoorganizujícího se systému částic. Díky využití teorie pravděpodobnosti, statistické fyziky a stochastických algoritmů se týmu podařilo prokázat, že se zvýšením magnetických interakcí teoretický model prochází fázovou změnou. Rychle se mění z rozptýleného na agregující, vytvářející kompaktní klastry podobné systémům, jako je voda a led.

Randall je také profesorem počítačových věd a pomocným profesorem matematiky na Georgia Tech.

„Podrobná analýza nejen ukázala, jak postavit roboty BOBbots, ale také odhalila vnitřní odolnost našeho algoritmu, která umožňuje, aby některé roboty byly vadné nebo nepředvídatelné,“ říká Randall.