Nuevos algoritmos demuestran cómo se puede hacer que un enjambre de robots simples trabajen juntos como un todo
En el laboratorio del Instituto de Tecnología de Georgia, los físicos están experimentando con robots que parecen haber sido comprados en una tienda "todo por $ 1". Los robots no pueden moverse en el espacio o comunicarse entre sí. Básicamente, agitan sus manitas, como escarabajos vueltos sobre sus espaldas.
Pero si combina muchos de estos dispositivos, puede obtener algo de la nada: se empujan, empujan y se entrelazan entre sí. Y como resultado, comienzan a funcionar como un todo.
Los investigadores están estudiando cómo controlar dichos sistemas para que funcionen de manera similar a un enjambre de abejas o una colonia de hormigas: cada individuo actúa sobre la base del mismo conjunto de reglas, pero varios individuos reunidos pueden exhibir un comportamiento complejo sin control central.
“Nuestro enfoque es el siguiente: para descubrir cuál es el modelo computacional más simple necesario para lograr estas tareas complejas?
Dana Randall , especialista en TI de Georgettech, uno de los líderes del proyecto. "Buscamos elegancia y simplicidad".
Randol, como programador, aborda la tarea desde el punto de vista de los algoritmos: ¿cuál es el conjunto más simple de instrucciones sobre la base de qué unidades individuales del enjambre pueden funcionar, en función de los escasos datos que pueden recopilar, conducirá inevitablemente al complejo comportamiento conjunto necesario para los investigadores? En noviembre pasado, Randall y sus colegas
publicaron un algoritmo para garantizar que un enjambre ideal de partículas pueda moverse de manera controlada.
Trabaja con tales robots, que los científicos han llamado "smarticles" [smarticles; inteligente - inteligente, partícula - partícula / aprox. transl.] - parte de la investigación en el campo de la posibilidad de crear y la utilidad de los robots autoorganizados. Otros ejemplos de este tipo incluyen
robots de tamaño de gota desarrollados en la Universidad de Colorado, enjambres de
kilobots de la Universidad de Harvard y
svarmanoidy del laboratorio belga. En muchos casos, la idea es imitar un fenómeno natural, como un movimiento altamente organizado de una colonia descentrada de hormigas o un ensamblaje inconsciente y autoprogramado de moléculas de ADN.
"Sabemos lo que queremos de un enjambre completo, pero para programarlo, debe averiguar qué debe hacer cada agente por separado", dijo
Melvin Gauchi , investigador de Harvard que trabaja en
robótica grupal . "La parte más difícil es entre estos dos niveles".
Dana Randall y Dan Goldman en el Laboratorio GoldmanCuidado con los líderes
Daniel Goldman es un físico de Georgetch que dirige el experimento Smarticle. Está principalmente interesado en la física de los materiales granulares activos que pueden cambiar su forma. Entre sus diapositivas para conferencias se encuentra un momento de la película Spider-Man 3, que demuestra la
aparición de un supervillano Sandman : granos individuales de arena dispersos por todo el desierto se reúnen en forma de hombre. Los teléfonos inteligentes son la forma en que Goldman prueba materiales granulares activos en un laboratorio.
“Nos dan la oportunidad de utilizar la geometría para controlar las propiedades del material. Si desenfoca sus ojos, puede imaginar que este grupo de teléfonos inteligentes es material real ”, dijo Goldman.
Los Smarticles tienen extremidades cortas que pueden balancearse hacia adelante y hacia atrás. Reaccionan a la luz y al sonido de diferentes frecuencias. Se pueden programar para cambiar la velocidad de agitar las extremidades en respuesta a las acciones de otros teléfonos inteligentes muy cerca de ellos.
Se puede hacer que los teléfonos inteligentes realicen varias acciones: componer (apilar), expandir (distribuir) y mover. Estas maniobras pueden servir como base para realizar funciones más complejas, pero incluso esas tareas son bastante difíciles de resolver, ya que los teléfonos inteligentes no entienden cómo se ubican en relación con todo el grupo.
Para comprender las posibilidades y dificultades asociadas con la programación de comportamientos complejos, que surgen de partes simples, vale la pena tener en cuenta lo que se sabe exactamente para cada smarticle individual. No tanto No puede ver, su memoria es limitada y todo lo que sabe sobre otros teléfonos inteligentes con los que debe coordinar acciones, lo aprende cuando se encuentra con sus vecinos inmediatos.
"Imagine a un hombre en un concierto de rock con los ojos cerrados", dijo Joshua Daimad, un estudiante graduado en ciencias de la computación de la Universidad de Arizona que está trabajando en un proyecto de teléfonos inteligentes.
Una estrategia puede ser nombrar un líder para administrar el enjambre, pero ese enfoque es vulnerable. Si el líder sufre, todo el enjambre fallará. El otro es darle a cada robot una tarea única en el enjambre, pero a gran escala este enfoque no es práctico. "Programar 1000 robots individualmente es casi imposible", dijo
Jeff Dasek , investigador del Colegio de Ingeniería de Harvard en Olin y ex miembro del grupo de investigación de sistemas autoorganizados de Harvard que trabaja en enjambres de
robots submarinos . "Pero cuando cada miembro del grupo trabaja de acuerdo con las mismas reglas, su código no cambia, independientemente de si tiene 10 robots, 1,000 o 10,000".
El algoritmo de enjambre tiene dos propiedades. En primer lugar, se distribuye, es decir, funciona por separado en cada una de las partículas del sistema (ya que cada
hormiga nómada realiza un conjunto simple de acciones dependiendo de la información recibida del entorno). En segundo lugar, incluye un elemento de azar. Esto significa que si, por ejemplo, una hormiga nómada siente la presencia de otras cinco hormigas cercanas, entonces con un 20% de probabilidad se moverá hacia la izquierda y con un 80% hacia la derecha. Los algoritmos difieren aleatoriamente de los algoritmos deterministas en los que cada etapa está completamente determinada por las anteriores.
La aleatoriedad puede parecer innecesaria para los algoritmos; después de todo, al implementar un procedimiento, generalmente desea lograr un cierto resultado. Pero la aleatoriedad tiene beneficios de rendimiento inesperados, lo que hace que los algoritmos aleatorios sean adecuados para su uso en enjambres.
Garantías aleatorias
En 2015, Goldman y Randall discutieron la posibilidad de encontrar reglas a través de las cuales los teléfonos inteligentes podrían trabajar juntos en su conjunto. Randall se dio cuenta de que el comportamiento que Goldman quería liderar el enjambre era muy similar al comportamiento de los sistemas de partículas idealizados estudiados en informática.
"E inmediatamente pensé: sé exactamente lo que hay que hacer", dijo Randall.
Para Randall, el comportamiento de los teléfonos inteligentes se parecía a un fenómeno modelado por los informáticos en muchos otros contextos. Uno de los ejemplos más famosos es la aparición de áreas segregadas. A fines de la década de 1960, el economista Thomas Schelling quería comprender cómo se produce la segregación por área en ausencia de una fuerza central que clasifique a las personas por color de piel. Se imaginó a una persona hipotética mirando a sus vecinos y decidiendo un movimiento basado en cuántos vecinos se parecían a él. Cuando una persona se movía, Schelling lo trasladaba a un lugar aleatorio en el asentamiento, donde se repetía el proceso algorítmico de observación y toma de decisiones. Schelling descubrió que, según sus reglas, la aparición de la segregación de residentes está casi garantizada, incluso si algunas personas prefieren vivir en diversas áreas.
William Savoy, estudiante graduado en el laboratorio de GoldmanRandall se dio cuenta de que los teléfonos inteligentes en su enjambre se asemejan a las personas en el modelo Schelling. En ambos casos, las unidades individuales deben tomar decisiones sin conocer su posición en el esquema global (solo saben lo que ven en las inmediaciones). En el modelo de Schelling, las decisiones se pueden tomar con un elemento de aleatoriedad: si los vecinos son diferentes a usted, existe la posibilidad de que se mude, y existe la posibilidad de que se quede.
En 2016, Randol y sus colegas publicaron un
trabajo que describe las partículas idealizadas que viven en una red y deciden si permanecer o moverse dependiendo del número de partículas observadas a su alrededor. Las decisiones tomadas fueron probabilísticas: cada vez que las partículas "arrojaron" un cubo ponderado para su selección. Randall et al. Demostraron que si asigna el cubo de peso correctamente, puede garantizar la aparición de un enjambre denso (tal como Schelling podría demostrar que si los habitantes del área son tolerados por la diversidad en el nivel correcto, la segregación ciertamente aparecerá). Al ajustar el algoritmo, también podrían garantizar que un enjambre de partículas se movería en un estado extendido.
La aleatoriedad del algoritmo ayuda a las partículas en el enjambre a evitar que se atasquen en los sellos locales, cuando muchos subgrupos aislados se acumulan juntos, pero el enjambre completo no está densificado. La aleatoriedad asegura que cuando aparecen sellos pequeños, algunas unidades aún deciden mudarse a otro lugar, y el proceso continúa hasta que se alcanza un sello general. Para evitar las focas locales, se necesita un poco de aleatoriedad; Se requiere mucho más para pasar de un estado globalmente comprimido a uno expandido.
Al mundo real
Probar que las partículas en el mundo teórico pueden, mediante la realización de un algoritmo simple, lograr cierto comportamiento en un enjambre es una cosa. Implementar el algoritmo en teléfonos inteligentes baratos y propensos a fallas, haciendo clic en las extremidades en una caja, es completamente diferente.
"Nuestros colegas teóricos han descubierto cómo programar estas cosas, pero todavía estamos al comienzo del viaje y no podemos decir que estos esquemas se transfirieron directamente", dijo Goldman.
Un problema era conseguir que los teléfonos inteligentes se movieran juntos. Al principio, cuando los investigadores encerraron los teléfonos inteligentes en un espacio limitado, este grupo simplemente se contrajo accidentalmente. Pero una vez, cuando los físicos observaron este movimiento caótico, una batería murió en uno de los teléfonos inteligentes. Goldman y sus colegas notaron que el enjambre repentinamente comenzó a moverse en dirección a una unidad fija. Los investigadores informaron este hallazgo inesperado a los teóricos, y aprovecharon esta pista. El trabajo condujo a la creación de una nueva versión del algoritmo, permitiendo que el enjambre idealizado se mueva siempre en una dirección determinada.
Poco a poco, los experimentos en la computadora y los experimentos físicos se están acercando. Los investigadores esperan finalmente demostrar teóricamente que el algoritmo básico, implementado por un método común en un gran enjambre de pequeños robots baratos, garantiza el comportamiento deseado del enjambre.
"Nos gustaría lograr un estado en el que no solo detectemos un fenómeno cuando la batería se agote", dijo Daimad. "Queremos que esto sea algo de la categoría de logro intencional".