I robot “formiche” hanno imparato la costruzione e la distruzione senza l’uso dell’intelligenza artificiale avanzata.

Breve notizia

Nel prossimo futuro i primi passi per l’esplorazione di altri pianeti probabilmente saranno compiuti da robot – dalle grandi macchine ai dispositivi microscopici. Le dimensioni di tali apparati limitano le loro capacità computazionali, tuttavia le osservazioni degli insetti terrestri mostrano che il comportamento collettivo può emergere anche senza un’intelligenza artificiale complessa: basta regole semplici di interazione.

Nuovo esperimento

Un gruppo di scienziati dell’Università di Harvard e del Madras Institute of Technology (India) ha creato mini-robot chiamati RAnts (“formiche robotizzate”). I ricercatori notano che il nome “antdroids” (androide-formica) sarebbe più adatto, ma non è critico. L’obiettivo del progetto è studiare il comportamento di gruppo adattivo dei robot senza potenti sistemi computazionali.

Risultati

- Autorganizzazione: un piccolo gruppo di RAnts è riuscito a coordinare le azioni e a costruire/distruggere strutture semplici senza controllo centrale.
- Applicazione: tali robot possono essere utilizzati per la costruzione autonoma in luoghi pericolosi, inclusi oggetti spaziali.

Meccanismo di interazione

La coordinazione è raggiunta tramite due parametri regolabili:
1. Forza di interazione tra i robot.
2. Velocità di posizionamento/rimozione dei blocchi costruttivi al superamento della soglia del segnale.

I robot lasciano anche sulla superficie delle tracce – fotoromoni (segnali luminosi che imitano ferromoni chimici). Intorno a queste tracce si aggregano in gruppi. Più robot si concentrano in un punto, più attivamente costruiscono o distruggono.

Conoscenza collettiva

Come spiega uno degli autori, i robot dimostrano le basi dell’intelligenza collettiva: non solo l’interazione all’interno del team, ma anche la costante reazione all’ambiente mutevole. Regole locali semplici portano a un’esecuzione auto-organizzata, stabile e adattativa di compiti complessi. Le tracce nell’ambiente fungono da suggerimenti, coinvolgendo tutto l’entorno nel processo decisionale, riducendo il carico sui robot e sul controllo centrale.

Così gli studiosi hanno dimostrato che anche dispositivi autonomi semplici possono lavorare collettivamente in modo efficace, aprendo prospettive per future missioni spaziali.