Стало известно, как стая роботов принимает решения и чем это грозит

Статьи по теме

• Из украинского плена вернулись 8 рязанских бойцов СВО
• В школе Петербурга ученик 6 класса расстрелял обидчика из пневматики
• RusVesna: наступление российских сил у Донецка приближает взятие Авдеевки «в клещи»

Инженеры из Бельгии и Дании разработали революционный метод управления группами роботов, вдохновленный нервной системой живых существ. Этот подход, получивший название самоорганизующаяся нервная система (SoNS), сочетает элементы иерархии и самоорганизации, что делает рои машин более гибкими, эффективными и устойчивыми к отказам. Научная статья об этом достижении была опубликована в журнале Science Robotics.

Классический иерархический подход, когда каждый участник системы подчиняется вышестоящему звену, хорошо знаком человечеству. Однако он имеет значительные недостатки. Например, выход из строя руководства парализует всю систему. Это особенно критично для роботов, которые, в отличие от людей, не могут самостоятельно адаптироваться или «обучиться» новым условиям. Кроме того, такие структуры плохо справляются с изменением задач и условий работы.

Другой подход, самоорганизация, основан на горизонтальных связях между участниками. Природа давно использует эту модель, например, в муравейниках или в человеческом мозге. Самоорганизующиеся системы более устойчивы к отказам и легко масштабируются, однако их внедрение в робототехнику сопряжено с проблемой: сложно определить алгоритмы, которые позволили бы отдельным роботам действовать слаженно. Нахождение таких алгоритмов требует огромных ресурсов и не поддаётся универсализации.

Ученые предложили гибридную систему, где роботы потенциально равноправны, но временно организуются в иерархическую структуру. Каждый рой включает несколько SoNS, во главе которых стоит «мозг» — робот, принимающий решения на основе данных всей сети. Остальные участники системы передают информацию «мозгу» и исполняют его команды, но при этом сохраняют свободу действий в решении локальных задач, таких как объезд препятствий.

Если «мозг» выходит из строя, его место автоматически занимает другой робот с наивысшей квалификацией. Весь процесс построения и перестройки сети происходит динамично. Роботы «вербуют» соседей, предлагая им присоединиться к своей сети. Отказ возможен, если кандидат считает себя более квалифицированным или уже состоит в другой системе.

Метод был протестирован на рое из восьми роботов, включая наземные машины и квадрокоптеры. Они успешно выполнили четыре задачи: движение к цели с обходом препятствий, перемещение по узкому коридору, поиск широких проходов в стенах и поисково-спасательную операцию. Роботы использовали собственные датчики для сбора информации и перестраивали взаимодействие в зависимости от ситуации.

Новая система управления открывает широкие возможности для применения роев роботов. В мирных целях это могут быть поисково-спасательные операции, логистика, разведка или даже помощь в бытовых задачах. Однако наибольший потенциал кроется в военной сфере. Массовое использование дронов уже кардинально изменило характер современных конфликтов. Введение ройного интеллекта сделает эти устройства ещё более опасными и эффективными.

Работа учёных показывает, что принципы природы могут вдохновить на создание более эффективных технических решений. Самоорганизующиеся нервные системы для роботов — это не только шаг к автономной технике будущего, но и новая веха в развитии технологий управления. Вопрос о том, насколько безопасным будет внедрение таких систем, требует серьёзного обсуждения, особенно в контексте их военного применения.