?

Log in

No account? Create an account
промышленные роботы, робот, роботы, дроны, робототехника

prorobots


proRobots

Робототехника и летающие беспилотники


Previous Entry Share Next Entry
Роботы учатся взаимодействовать подобно насекомым
handsome_robot wrote in prorobots
Группа ученых из Биологического Университета Левена, Бельгия, разработала компьютерную модель имитирующую эволюцию виртуальных роботов. После запуска программы, можно было наблюдать, как “роботы”, приступив к выполнению задачи индивидуально, вскоре пришли к узкой специализации и взаимодействию друг с другом.



В природе некоторые насекомые, включая пчел, термитов и муравьев, выработали сложные алгоритмы кооперации. Взаимодействуя, они строят сооружения, ищут еду, перемещают огромные объекты. Роботы в компьютерной модели освоили схожие механизмы - самостоятельно определили свою специализацию и создали систему взаимодействий, ориентированную на выполнение конкретного задания.

Насекомые справляются с решением сложных задач, распределяя обязанности по “специализациям”. Муравьи-листорезы, к примеру, разделяются на “резчиков”, залезающих на дерево и сбрасывающих вниз куски листьев, и “сборщиков”, подбирающих листья с земли и относящих их к муравейнику. Встречаются и “универсальные” муравьи, выполняющие оба типа работ. Как правило, эффект от специализации становится все более ощутимым с увеличением высоты дерева.



Ученым удалось воспроизвести весь процесс добычи листьев муравями-листорезами при помощи виртуальных роботов, прообразом которых послужили боты проекта Swarmanoid.

Компьютерная модель включала в себя “гнездо”, “источник листьев” и рампу с небольшим уклоном, имитирующую ствол дерева. Перед “роботами” стояла задача собрать как можно больше листьев. Боты затрачивали больше времени и энергии забираясь наверх, чем при движении по горизонтали, зато “листья”, положенные на верхнюю часть рампы, скатывались вниз. Точкой отсчета для навигации служило виртуальное “солнце”.
Базовые навыки по различным вариантам взаимодействия с листьями случайным образом замешивались в “гены” ботов. Несколько сот таких ботов отправили к виртуальному дереву на 5000 секунд. Оценка эффективности их работы основывалась на числе листьев, которые в итоге оказывались у “гнезда” и включала результативность как групп, так и отдельных роботов. После каждой симуляции, “гены” перемешивались путем “скрещиваний” и “мутаций”, формируя новые поколения устройств. Процесс повторялся в пределах 2000 поколений.

И для крупных, и для мелких групп роботов наиболее эффективной стратегией оказалась специализация, когда половина устройств снимала листья и сбрасывала их на рампу, в то время как другая половина собирала листья и относила их к “гнезду”. Именно так поступают в большинстве случаев муравьи-листорезы.

Боты приступили к выполнению задания без какой-либо специализации и кооперации, а затем эволюционировали - сперва в универсальных “добытчиков”, а затем разделялись на “резчиков” и “носильщиков”.



Эксперимент на 2000 поколений воспроизводился 22 раза, и хотя несколько раз эволюционная система “застревала” на “универсальных” роботах, большинство виртуальных устройств быстро приобретали специализацию (92%), причем некоторые - даже в пределах первой сотни поколений.
Решающее значение для эксперимента имела рампа - боты использовали преимущество, которое обеспечивало скольжение виртуальных листьев по наклонной поверхности. Эксперимент воспроизвел результаты наблюдений за муравьями-листорезами. В природе, те из них, которые живут рядом с высокими деревьями, стремятся к разделению труда, в то время как особи, обитающие на пастбищах, остаются “универсалами” и собирают листья не оптимально, особенно, если муравейник оказывается в непосредственной близости от дерева.

Проект демонстрирует способность роя роботов адаптироваться к новым задачам. Возможно, в будущем, машины смогут не только ускоренно воспроизводить процесс эволюции с точки зрения оптимизации своего поведения, но и почерпнут из природы возможность изменения своего устройства, что позволит им еще гибче адаптироваться к конкретным целям.

Источник: spectrum.ieee.org