स्मार्ट झुंड के लिए एक साथ सहयोग करने के लिए नए तरीके खोजना

नए एल्गोरिदम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे साधारण रोबोटों का एक झुंड एक पूरे के रूप में एक साथ काम करने के लिए बनाया जा सकता है

जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की प्रयोगशाला में, भौतिक विज्ञानी उन रोबोटों के साथ प्रयोग कर रहे हैं जो यह देखते हैं कि उन्हें "सभी $ 1" स्टोर पर खरीदा गया था। रोबोट अंतरिक्ष में नहीं जा सकते हैं या एक दूसरे के साथ संवाद नहीं कर सकते हैं। असल में, वे अपने छोटे हाथों को तरंगित करते हैं, जैसे कि भृंग उनकी पीठ पर मुड़ गए थे।

लेकिन अगर आप इनमें से बहुत सारे उपकरणों को एक साथ रखते हैं, तो आप कुछ भी नहीं निकाल सकते हैं: वे एक दूसरे के साथ धक्का, धक्का और गूंथते हैं। और परिणामस्वरूप, वे समग्र रूप से काम करना शुरू करते हैं।

शोधकर्ता इस तरह के सिस्टम को नियंत्रित करने के तरीके का अध्ययन कर रहे हैं ताकि वे मधुमक्खियों के झुंड या चींटी कॉलोनी के समान तरीके से कार्य करें: प्रत्येक व्यक्ति नियमों के एक ही सेट के आधार पर कार्य करता है, लेकिन कई व्यक्ति एक साथ इकट्ठा होते हैं, केंद्रीय नियंत्रण के बिना जटिल व्यवहार का प्रदर्शन कर सकते हैं।

“हमारा दृष्टिकोण निम्नलिखित है: यह पता लगाने के लिए कि इन जटिल कार्यों को प्राप्त करने के लिए सबसे सरल कम्प्यूटेशनल मॉडल क्या है? डाना रान्डल कहते हैं, जॉर्जटटेक के एक आईटी विशेषज्ञ, जो परियोजना के नेताओं में से एक है। "हम लालित्य और सरलता चाहते हैं।"

रैंडोल, एक प्रोग्रामर के रूप में, एल्गोरिदम के दृष्टिकोण से कार्य से संपर्क करते हैं: निर्देश का सबसे सरल सेट है जिसके आधार पर झुंड की अलग-अलग इकाइयां काम कर सकती हैं, जो मेज़र डेटा के आधार पर वे एकत्रित कर सकते हैं, जो अनिवार्य रूप से शोधकर्ताओं के लिए आवश्यक जटिल संयुक्त व्यवहार को जन्म देगा? पिछले नवंबर में, रान्डेल और सहयोगियों ने यह सुनिश्चित करने के लिए एक एल्गोरिदम प्रकाशित किया कि कणों का एक आदर्श झुंड नियंत्रित तरीके से आगे बढ़ सकता है।

ऐसे रोबोटों के साथ काम करें, जिन्हें वैज्ञानिकों ने "स्मार्टिकल्स" [स्मार्टिकल्स] कहा है; स्मार्ट - स्मार्ट, कण - कण / लगभग। अनुवाद।] - बनाने की संभावना के क्षेत्र में अनुसंधान का हिस्सा और स्वयं-व्यवस्थित रोबोट की उपयोगिता। इस तरह के अन्य उदाहरणों में कोलोराडो विश्वविद्यालय में विकसित किए जाने वाले ड्रॉप-आकार के रोबोट शामिल हैं, हार्वर्ड विश्वविद्यालय से किलोबोट्स के स्वार्म्स , और बेल्जियम की प्रयोगशाला से svarmanoidy । कई मामलों में, विचार एक प्राकृतिक घटना की नकल करने के लिए है, जैसे चींटियों के विकेन्द्रीकृत कॉलोनी के एक उच्च संगठित आंदोलन या डीएनए अणुओं की एक अचेतन, आत्म-प्रोग्रामिंग विधानसभा।

हार्वर्ड के एक शोधकर्ता मेल्विन गौची ने कहा, "हम जानते हैं कि हम एक पूरे झुंड से क्या चाहते हैं, लेकिन इसे प्रोग्राम करने के लिए, आपको यह पता लगाना होगा कि प्रत्येक एजेंट को अलग से क्या करना चाहिए"। "सबसे कठिन हिस्सा इन दो स्तरों के बीच है।"


गोल्डमैन लैब में डाना रान्डेल और डैन गोल्डमैन

नेताओं के लिए बाहर देखो

डैनियल गोल्डमैन जॉर्जेट के एक भौतिक विज्ञानी हैं जो स्मार्टिकल प्रयोग चलाते हैं। वह मुख्य रूप से सक्रिय दानेदार सामग्रियों की भौतिकी में रुचि रखते हैं जो उनके आकार को बदल सकते हैं। सम्मेलनों के लिए उनकी स्लाइड्स में फिल्म स्पाइडर-मैन 3 से एक पल है, जो एक पर्यवेक्षक सैंडमैन के उद्भव का प्रदर्शन करता है - पूरे रेगिस्तान में बिखरे हुए रेत के व्यक्तिगत अनाज एक आदमी के आकार में इकट्ठा होते हैं। स्मार्टफ़ोन एक प्रयोगशाला में सक्रिय दानेदार सामग्री के परीक्षण का गोल्डमैन का तरीका है।

“वे हमें भौतिक गुणों को नियंत्रित करने के लिए ज्यामिति का उपयोग करने का अवसर देते हैं। यदि आप अपनी आंखों को खराब करते हैं, तो आप सोच सकते हैं कि स्मार्टफोन का यह गुच्छा वास्तविक सामग्री है।

स्मार्टिकल्स में छोटे अंग होते हैं जो आगे और पीछे झूल सकते हैं। वे विभिन्न आवृत्तियों के प्रकाश और ध्वनि पर प्रतिक्रिया करते हैं। उन्हें अन्य स्मार्टफ़ोन के कार्यों के जवाब में उनके निकट निकटता में लहराते अंगों की गति को बदलने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।

स्मार्टफोन को कई क्रियाओं को करने के लिए बनाया जा सकता है: कंपोज़ करना (ढेर करना), एक्सपैंड (डिस्ट्रीब्यूशन) और मूव। ये युद्धाभ्यास अधिक जटिल कार्यों को करने के लिए आधार के रूप में कार्य कर सकते हैं, लेकिन ऐसे कार्यों को भी हल करना काफी मुश्किल है, क्योंकि स्मार्टफोन समझ नहीं पाते हैं कि वे पूरे समूह के संबंध में कैसे स्थित हैं।

प्रोग्रामिंग जटिल व्यवहार से जुड़ी संभावनाओं और कठिनाइयों को समझने के लिए, सरल भागों से उत्पन्न होने वाली, यह ध्यान में रखने योग्य है कि वास्तव में प्रत्येक व्यक्तिगत स्मार्टिकल को क्या जाना जाता है। इतना नहीं है। वह देख नहीं सकता, उसकी याददाश्त सीमित है, और वह सब कुछ जो वह जानता है कि अन्य स्मार्टफ़ोन के बारे में जिसके साथ उसे क्रियाओं का समन्वय करना चाहिए, वह सीखता है जब वह अपने निकटतम पड़ोसियों से सामना करता है।

एरिजोना विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक छात्र जोशुआ डेमाद, जो एक स्मार्टफोन परियोजना पर काम कर रहे हैं, ने कहा, "अपनी आंखों के साथ एक रॉक कॉन्सर्ट में एक आदमी की कल्पना करें"।



एक रणनीति झुंड के प्रबंधन के लिए एक नेता को नियुक्त करने के लिए हो सकती है - लेकिन यह दृष्टिकोण कमजोर है। यदि नेता पीड़ित होता है, तो पूरा झुंड विफल हो जाएगा। दूसरा प्रत्येक रोबोट को झुंड में एक अनूठा कार्य देना है, लेकिन बड़े पैमाने पर यह दृष्टिकोण अव्यवहारिक है। ऑल्विन में हार्वर्ड कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग के एक शोधकर्ता और हार्वर्ड सेल्फ-आर्गेनाइजिंग सिस्टम रिसर्च ग्रुप के पूर्व सदस्य जेफ डसेक ने कहा, "1000 रोबोट को व्यक्तिगत रूप से प्रोग्रामिंग करना लगभग असंभव है।" "लेकिन जब समूह का प्रत्येक सदस्य समान नियमों के अनुसार काम करता है, तो आपका कोड नहीं बदलता है, भले ही आपके पास 10 रोबोट हों, 1,000 या 10,000।"

झुंड एल्गोरिथ्म में दो गुण होते हैं। सबसे पहले, इसे वितरित किया जाता है, अर्थात, यह सिस्टम के प्रत्येक कणों पर अलग से काम करता है (जैसा कि प्रत्येक खानाबदोश चींटी पर्यावरण से प्राप्त जानकारी के आधार पर कार्यों का एक सरल सेट करती है)। दूसरे, इसमें एक तत्व शामिल है। इसका मतलब यह है कि यदि, उदाहरण के लिए, एक खानाबदोश चींटी पास की पांच अन्य चींटियों की मौजूदगी को महसूस करती है, तो 20% संभावना के साथ यह बाईं ओर जाएगी, और 80% दाईं ओर। एल्गोरिदम यादृच्छिक रूप से नियतात्मक एल्गोरिदम से भिन्न होता है जिसमें प्रत्येक चरण पिछले वाले द्वारा पूरी तरह से निर्धारित किया जाता है।

एल्गोरिदम के लिए यादृच्छिकता अनावश्यक लग सकती है - आखिरकार, जब एक प्रक्रिया को लागू करते हैं, तो आप आमतौर पर एक निश्चित परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं। लेकिन यादृच्छिकता में अप्रत्याशित प्रदर्शन लाभ होते हैं, जो यादृच्छिक एल्गोरिदम को स्वार में उपयोग के लिए अच्छी तरह से अनुकूल बनाता है।

रैंडम वारंटियाँ

2015 में, गोल्डमैन और रान्डेल ने नियमों की खोज की संभावना पर चर्चा की, जिसके माध्यम से स्मार्टफ़ोन पूरे एक साथ काम कर सकते थे। रान्डेल को एहसास हुआ कि स्वर्णकार जिस झुंड का नेतृत्व करना चाहते थे, वह कंप्यूटर विज्ञान में अध्ययन किए गए आदर्श कण प्रणालियों के व्यवहार के समान था।

"और मैंने तुरंत सोचा: मुझे पता है कि क्या किया जाना चाहिए" रान्डेल ने कहा।

रान्डेल के लिए, स्मार्टफ़ोन का व्यवहार कई अन्य संदर्भों में कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा मॉडलिंग की गई घटना जैसा था। सबसे प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक अलग क्षेत्रों का उद्भव है। 1960 के दशक के उत्तरार्ध में, अर्थशास्त्री थॉमस स्केलिंग यह समझना चाहते थे कि त्वचा के रंग द्वारा लोगों को छांटने वाले कुछ केंद्रीय बल की अनुपस्थिति में क्षेत्र द्वारा अलगाव कैसे होता है। उसने एक काल्पनिक व्यक्ति की कल्पना की, जो अपने पड़ोसियों को देख रहा था और इस बात पर आधारित था कि कितने पड़ोसी उसके जैसे दिखते हैं। जब एक व्यक्ति चला गया, तो स्कैशिंग उसे निपटान में एक यादृच्छिक स्थान पर ले गया, जहां अवलोकन और निर्णय लेने की एल्गोरिदम प्रक्रिया दोहराई गई थी। स्कैलिंग ने पाया कि उनके नियमों के अनुसार, निवासियों के अलगाव का उद्भव लगभग गारंटी है, भले ही कुछ लोग विविध क्षेत्रों में रहना पसंद करते हों।


विलियम सवॉय, गोल्डमैन की लैब में स्नातक छात्र

रान्डेल ने महसूस किया कि उनके झुंड में स्मार्टफोन स्किलिंग मॉडल में लोगों से मिलते जुलते हैं। दोनों मामलों में, व्यक्तिगत इकाइयों को वैश्विक योजना पर उनकी स्थिति को जानने के बिना निर्णय लेना चाहिए (वे केवल वही जानते हैं जो वे तत्काल आसपास के क्षेत्र में देखते हैं)। स्कैलिंग मॉडल में, यादृच्छिकता के एक तत्व के साथ निर्णय लिया जा सकता है - यदि पड़ोसी आपसे अलग हैं, तो एक मौका है कि आप आगे बढ़ेंगे, और एक मौका है कि आप रहेंगे।

2016 में, रैंडोल और उनके सहयोगियों ने एक काम प्रकाशित किया जिसमें एक जाली पर रहने वाले आदर्श कणों का वर्णन किया गया था और यह तय किया था कि उनके आस-पास देखे गए कणों की संख्या के आधार पर रहना या बढ़ना है या नहीं। किए गए निर्णय संभाव्य थे - हर बार चयन के लिए कण "भारित" घन। रान्डेल एट अल। दर्शाया गया है कि यदि आप वजन घन को सही ढंग से असाइन करते हैं, तो आप घने झुंड की घटना की गारंटी दे सकते हैं (जैसा कि स्कैलिंग यह साबित कर सकता है कि यदि आप सही स्तर पर क्षेत्र के निवासियों के लिए विविधता को सहिष्णुता प्रदान करते हैं, तो अलगाव निश्चित रूप से दिखाई देगा)। एल्गोरिथ्म को समायोजित करके, वे यह भी सुनिश्चित कर सकते हैं कि कणों का एक झुंड विस्तारित अवस्था में आ जाएगा।

एल्गोरिथ्म की यादृच्छिकता झुंड में कणों को स्थानीय सील में फंसने से बचाने में मदद करती है, जब कई अलग-अलग उपसमूह एक साथ जमा होते हैं, लेकिन पूरे झुंड के रूप में घनीभूत नहीं होता है। यादृच्छिकता यह सुनिश्चित करती है कि जब छोटी सीले दिखाई देती हैं, तो कुछ इकाइयां अभी भी दूसरी जगह जाने का फैसला करती हैं, और यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि सामान्य मुहर नहीं लग जाती। स्थानीय मुहरों से बचने के लिए, थोड़ी यादृच्छिकता की आवश्यकता होती है; एक विस्तारित एक के लिए विश्व स्तर पर संकुचित राज्य से संक्रमण के लिए बहुत अधिक आवश्यक है।

असली दुनिया को

यह साबित करने के लिए कि सैद्धांतिक दुनिया में कण, एक साधारण एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन करके, एक झुंड में एक निश्चित व्यवहार प्राप्त कर सकते हैं, एक बात है। एल्गोरिदम को सस्ते में लागू करने के लिए, विफलता, असली स्मार्टफ़ोन, एक बॉक्स में अंगों पर क्लिक करने के लिए प्रवण - पूरी तरह से अलग है।

गोल्डमैन ने कहा, "हमारे सिद्धांत सहयोगियों को पता चला है कि इन चीजों को कैसे प्रोग्राम किया जाए, लेकिन हम अभी भी यात्रा की शुरुआत में हैं और यह नहीं कह सकते हैं कि ये योजनाएं सीधे हस्तांतरित की गई थीं।"

एक समस्या थी स्मार्टफोन को एक साथ ले जाना। सबसे पहले, जब शोधकर्ताओं ने एक सीमित स्थान पर स्मार्टफ़ोन को संलग्न किया, तो यह समूह केवल गलती से हिल गया। लेकिन एक बार, जब भौतिकविदों ने इस अराजक गति का अवलोकन किया, तो एक स्मार्टफोन में एक बैटरी की मृत्यु हो गई। गोल्डमैन और सहयोगियों ने देखा कि झुंड अचानक एक निश्चित इकाई की दिशा में बढ़ना शुरू कर दिया। शोधकर्ताओं ने सिद्धांतकारों को इस अप्रत्याशित खोज की सूचना दी, और उन्होंने इस संकेत पर जब्त कर लिया। एल्गोरिथ्म के एक नए संस्करण के निर्माण के लिए काम का नेतृत्व किया, जिससे एक निश्चित दिशा में आदर्श झुंड को हमेशा आगे बढ़ने की अनुमति मिलती है।

कम ही, कंप्यूटर में चल रहे प्रयोग और भौतिक प्रयोग करीब हो रहे हैं। शोधकर्ताओं को अंततः सैद्धांतिक रूप से यह साबित करने की उम्मीद है कि छोटे, सस्ते रोबोटों के एक बड़े झुंड में एक सामान्य विधि द्वारा कार्यान्वित बुनियादी एल्गोरिदम को वांछित झुंड व्यवहार के लिए नेतृत्व करने की गारंटी है।

"हम एक ऐसी स्थिति को प्राप्त करना चाहते हैं जिसमें हम केवल एक घटना का पता नहीं लगाते हैं जब बैटरी मर जाती है," दिमाद ने कहा। "हम चाहते हैं कि यह जानबूझकर उपलब्धि की श्रेणी में से कुछ हो।"