Ройова робототехніка: як колективний розум змінить дослідження космосу

Не секрет, що багато інженерних рішень були створені завдяки спостереженням за природою та її розмаїттям живих організмів і структур. Пропонуємо вам зазирнути у дивовижні форми поведінки тварин і комах нашої планети та дізнатися, звідки в людства виникла ідея створення ройової робототехніки (swarm robotics) — галузі інженерії, що вже понад двадцять років розвивається, надихаючись законами природи.

Як рої, зграї та клітини знаходять спільну мову

Уявіть, як сотні шпаків рухаються в небі, наче жива хмара: переливаються, розтікаються й знову зливаються, утворюючи химерні форми. Ця злагодженість не має диригента, кожен птах реагує лише на кількох сусідів, дотримуючись простого набору правил (flocking behaviour): не врізайся, тримай напрямок та відстань.

Подібну координацію ми бачимо у мурах, які прокладають найкоротші шляхи завдяки феромонам; у бджіл, що колективно обирають місце для нового вулика; у риб, які миттєво змінюють напрям, уникаючи хижаків; навіть у клітинах людського тіла, що спільно формують органи. Попри відсутність лідера чи «центрального мозку», кожен діє самостійно, реагуючи лише на локальні сигнали та прості правила. Тож разом вони утворюють систему, здатну до дій, яких жодна особина не здійснила б окремо.

Саме ця проста, але геніальна взаємодія і є сутністю ройового інтелекту — природного феномена, що став натхненням для інженерів та дослідників автономних систем.

Математика співпраці: принципи ройової інженерії

Тож як створити «зграю» роботів, здатних діяти злагоджено, немов птахи в небі чи мурахи на марші? Спираючись на знання, отримані з природи, інженери виокремили кілька ключових принципів, без яких ройовий інтелект неможливий:

1. Децентралізація: відсутній центральний контролер або особа, яка приймає рішення. Кожен робот працює на основі локальної інформації, що забезпечує надійність та відмовостійкість.

2. Масштабованість: система може розширюватися або скорочуватися без істотних змін базової архітектури. Продуктивність рою зазвичай підвищується / зменшується при додаванні / відніманні нових роботів.

3. Самоорганізація: роботи в рої самоорганізуються для ефективного виконання завдань. Це включає такі аспекти, як розподіл завдань, управління строєм і картування навколишнього середовища.

4. Гнучкість і адаптивність: рої можуть адаптуватися до динамічних середовищ і справлятися з невизначеністю, що робить їх придатними для різних застосувань.

Логічно, що роботи не мають носів, не виділяють феромонів і не мають мікроворсинок на лапках, щоб відчувати найменші вібрації. Тому для них довелося використовувати зовсім інші способи комунікації.

Радіозв’язок (RF, LoRa, Wi-Fi) є найпоширенішим способом обміну даними. Кожен робот може мати передавач і приймач, які дозволяють йому обмінюватися короткими повідомленнями з найближчими сусідами про своє місцеперебування, стан батареї, завдання тощо. Деякі рої використовують інфрачервоні датчики або світлодіоди для обміну сигналами на короткій відстані. Такі «світлові розмови» добре працюють у приміщеннях або лабораторних середовищах, де немає радіоперешкод. У тісних роях, наприклад, мікророботів, можливе навіть «дотикове» спілкування: обмін інформацією через зіткнення або магнітні поля. Це імітує поведінку комах, що передають сигнали тілесним контактом. 

Найцікавіше — це спроби відтворити феромонову комунікацію (стигмерію) в цифровому вигляді. Роботи створюють і «розсіюють» віртуальні мітки у спільній карті простору, якими користуються інші, подібно до того, як мурахи залишають феромонові сліди.

Локалізація також своєю чергою відіграє важливу роль в ефективній роботі робо-рою. Щоб виконувати завдання узгоджено, кожен робот має знати, де він перебуває відносно інших та які об’єкти чи перешкоди його оточують. Інакше рій перетворився б на хаотичний потік. Це часто досягається за допомогою локалізації на основі відстані та/або таких датчиків, як камери, лідари, інфрачервоні датчики або GPS, залежно від масштабу рою.  У більшості сучасних систем поєднують кілька методів, так звану сенсорну ф’юзію. Вона дозволяє об’єднувати дані з різних сенсорів, отримуючи більш точну картину простору. Отже, навіть без центрального керування рій може підтримувати спільну просторову свідомість та знати, де перебуває кожен елемент, і, відповідно, координувати свої дії.

Що ж до прийняття рішень, тут діє головний принцип ройової інженерії: автономність. Кожен робот повинен самостійно аналізувати інформацію та приймати рішення без втручання людини. Відповідно, процес прийняття рішень зазвичай ґрунтується на поєднанні локальних сенсорів, комунікації та заздалегідь запрограмованих алгоритмів. 

Локально, роботи можуть приймати рішення, ґрунтуючись на власних спостереженнях за навколишнім середовищем та поведінкою сусідніх роботів. Ці рішення зазвичай прості, але можуть призвести до складної колективної поведінки. Водночас такі алгоритми, як протоколи консенсусу (механізми, що допомагають роботам домовлятися про спільне рішення), алгоритми зграйності (правила, за якими рій рухається злагоджено, як зграя птахів) та управління формацією (підтримання певної структури чи фігури під час руху), допомагають координувати дії без центрального управління. Вони дозволяють рою гнучко реагувати на зміни довкілля та вимоги завдань.

Самі завдання рій має колективно розподілити таким чином, щоб максимально підвищити ефективність. Але тут виникає проблема в тому, що можливості кожного робота обмежені, оскільки ми говоримо не про складні й дорогі машини, а про простих, але численних агентів, сила яких полягає саме у зграйності. Їхня перевага в тому, що вартість кожної одиниці мінімальна, а в сукупності вони здатні виконувати завдання, які одному розумному роботу були б не під силу.

Існує кілька підходів до розподілу завдань:

• Розподіл завдань (Task partitioning). Кожен робот бере на себе ту частину роботи, яку може виконати найефективніше, наприклад, через близькість до цілі або наявні сенсори. У рятувальній операції одні роботи можуть здійснювати розвідку території, інші — передавати дані, а треті — транспортувати корисні матеріали чи постраждалих.

• Призначення ролей (Role allocation). У рої можуть з’являтися ролі лідера, ведених або спеціалізованих виконавців. Ієрархія може бути як попередньо закладеною, так і виникати природно у процесі взаємодії. Наприклад, дрон із найсильнішим сигналом GPS може тимчасово стати координатором для інших, які орієнтуються на його позицію.

• Координація поведінки (Behavioral coordination). Рої діють за спільними правилами поведінки, які нагадують природні патерни: зграйність, пошук їжі, випас або патрулювання території. Так, у зоні дослідження частина роботів може розширювати межі карти, поки інші збирають і передають дані; їхня взаємодія автоматично створює ефективну систему спільної роботи.

Від теорії до практики: як рої змінюють інженерію

Тепер, коли ми розуміємо, як функціонує робототехнічний рій, як він орієнтується, спілкується, приймає рішення та колективно розподіляє завдання, настав час поглянути на найяскравіші приклади його застосування у світі. І хоча ройова робототехніка здається футуристичною, вона вже вийшла за межі лабораторій і поступово стає частиною сучасних досліджень, починаючи від пошукових операцій на Землі та завершуючи експедиціями у космос.

Kilobot Swarm (Гарвард, 2011–2014): тисяча маленьких розумів

У лабораторії Wyss Institute при Гарвардському університеті дослідники створили рій із 1024 крихітних роботів Kilobot. Кожен мав лише три функції: рух, вимірювання відстані до сусідів і обмін простими сигналами. Проте разом вони могли самоорганізовуватися у фігури, утворювати формації та реагувати на зміни середовища. Цей проєкт став одним із найвідоміших у сфері swarm robotics і продемонстрував, що навіть найпростіші агенти можуть створювати складні поведінкові системи.

NASA Swarmies (США, 2013–2016): мурахи, що шукають ресурси на інших планетах

Проєкт NASA Swarmies розроблявся у Kennedy Space Center як експеримент з імітації поведінки мурах у технічному середовищі. Кожен робот — це невелика платформа з GPS, камерою, Wi-Fi та датчиками відстані. Swarmies обмінювалися координатами знайдених «ресурсів» і змінювали траєкторію руху відповідно до віртуальних феромонів (цифрових позначок у спільній карті).

Мета експерименту полягала у відпрацюванні алгоритмів для автономного пошуку води чи мінералів на Місяці або Марсі.

ESA Daedalus (Європейська космічна агенція, 2019 — дотепер): автономна куля для дослідження Місяця

Концепт Daedalus був розроблений у межах програми Lunar Caves Exploration Європейської космічної агенції (ESA). Це сферичний робот діаметром близько 50 см, який зможе спускатися в місячні лавові трубки, котрі вважаються потенційними місцями для майбутніх баз. Робот буде здатен котитися, сканувати поверхню лідаром, аналізувати температуру й створювати 3D-карту внутрішніх просторів. У перспективі кілька таких сфер зможуть діяти колективно, як рій дослідників.

JAXA MINERVA-II (Японська космічна агенція, 2018): перші «стрибаючі» рої на астероїді

Японська космічна агенція JAXA експериментує з мініатюрними автономними зондами для роботи в умовах низької гравітації на астероїдах. Такі рої зможуть розосереджуватись на поверхні, збирати зразки ґрунту, вимірювати магнітні поля та передавати дані один одному у вигляді ланцюга зв’язку. Подібні технології вже проходили тестування під час місій «Хаябуса-2», а зараз розглядаються для майбутніх експедицій до супутників Юпітера.

NASA SWIM (США, 2022 — дотепер): мікророботи для океанів інших світів

У лабораторії NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) розробляють концепт SWIM (Sensing With Independent Micro-swimmers) — рою крихітних автономних роботів, здатних досліджувати підлідні океани супутників, таких як Європа чи Енцелад. Кожен робот має бути розміром із мобільний телефон та матиме сенсори для аналізу хімічного складу води та можливих біомаркерів життя. SWIM планують розміщувати всередині більших зондiв, які проникатимуть під крижану поверхню, випускаючи рій у рідке середовище для спільного картографування.

Звісно, у межах однієї статті неможливо розповісти про всі проєкти ройової робототехніки, бо їх щороку стає дедалі більше. Та, можливо, саме в цьому і полягає краса цього напряму, що постійно зростає і розширює горизонти.

Виклики та горизонти 

Попри свій потенціал, ройові системи мають чимало викликів. Одним із головних є координація великої кількості роботів у реальному середовищі, де сигнали затримуються, сенсори дають похибки, а зв’язок може зникнути будь-якої миті. Інша проблема — енергоефективність: кожен робот має обмежений ресурс, і рій мусить навчитися «економити» сили, не втрачаючи ефективності. Не менш важливим є питання безпеки та надійності, адже збій навіть у простому алгоритмі може призвести до хаотичної поведінки системи.

Проте всі ці труднощі не стримують, а навпаки, стимулюють дослідників. Щороку з’являються нові підходи: біоінспіровані алгоритми, синтетичні колективи,  котрі здатні самостійно адаптуватися, навчатися і співпрацювати. 

Можливо, саме завдяки таким технологіям людство зможе створювати автономні місії на інших планетах, самовідновні інфраструктури на Землі або навіть спільноти роботів-дослідників.
І, можливо, досліджуючи їх, ми краще зрозуміємо самих себе.

За матеріалами mdpi, iotforall, researchgate