アリは単独で、自分にできることを行います。小さなサイズ、並外れた知性などではありません。 それでも、あなたはそれを知っています：アリがグループとして行動するとき、彼らは驚くべき結果を達成することができます. ハーバード大学もこれを知っており、アリの協調行動を再現して複雑な問題を独立して解決できるロボットを研究者が開発しました。
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パニックになる前に、考えてみましょう。結局のところ、アリでさえもアルゴリズムに基づいています。正確に言えば、行動アルゴリズム。実際、それぞれのアリは、特定の仕事について考えることなく、その役割を果たしますが、地下トンネルの建設や橋の建設など、驚くべき工学的成果へと導く一連の「本能」に従っています。アリはどのようにしてこれほど完璧に調整できるのでしょうか?彼らはアンテナを通じて互いに通信し、情報を共有し、方向を定めるためにフェロモンの痕跡を残します。
調査: フェーズ XNUMX
ハーバード大学のチームは、最初の小規模な実験にアリを参加させることから研究を開始しました。 彼らはそれらを砂の柔らかい壁に囲まれた一種の円形の囲いの中に置きました。 はい、刑務所、あなたは正しいと思いました。
最初、アリはランダムに動きましたが、すぐにアリの一部が壁に点在する場所を掘り始めました。そして、突然、魔法が始まりました。 完全な戦略変更。
アリは特定の領域でより多くの相互作用を開始しました。言い換えれば、彼らはこれらの特定の「情報交換」の場で集まり始めました。これにより、彼らは正確な一点で協力し、より大きなトンネルを掘り、そこから「脱出」することになりました。コラボレーション、仕事の組織化、目標の達成。はい、それで バイオミメティック 私たちに新しいことを教えてくれます。
フェーズ XNUMX: ロボットアリであるラントの誕生
最初の実験の観察から、研究者たちはアリの行動を記述する数学的モデルを作成するための要素を取得し始めました。そして彼らはそのモデルから、本物のアリと同じような動作をするロボット「アリ」である RAnt の構築に移りました。
互いにコミュニケーションするために、RAnt は化学フェロモンを放出しませんでしたが、ロボットが通過するにつれて明るくなるライト フィールド、つまり「フォトロモン」を残しました。
Rants は XNUMX つの単純なルールに従うようにプログラムされています。まず、フォトクロミック フィールドの勾配に従います。 第二に、フィールド密度が高い他のロボットを避けてください。 第三に、密度が高かった障害物を拾い、密度の低い領域に移動します。
結果？ RAnt に実装されたルールにより、RAnt はアリと同じように協力することができました。自分たちも「刑務所」に入れられたとき、ロボットたちは、脱出するための最良の方法は、協力して単一の脱出ポイントに集中することであるとすぐに気づきました。
自分で見て。
ロボットアリ、彼らは何につながることができますか?
アリの群れのように、複雑なタスクを完全に同期して実行できる、シンプルだが勤勉なロボットの軍隊を想像してみてください。 この新しい技術のおかげで、次のことが可能になります。
この研究を執筆したハーバード大学のチームは、この方法は、さまざまな目的のために数百台のロボットを含む大規模に使用できると主張しています。 さらに、そのようなシステムは、一部のロボットが故障した場合でも、ジョブを完了することを可能にします。
「私たちは、協力的な仕事がいかに単純な行動ルールから始まるかを示しました。このような方法は、建設、捜索、救助、防衛などの非常に複雑な問題の解決にも適用できます」と彼は言います。 S ガンガ プラサート、研究の共著者。
この研究はジャーナル eLife に掲載されました。 ここであなたにリンクします. そして、パンくずを残さないように注意してください。
