ANTROBOT. Furnicile sunt admirate pentru capacitatea lor de a lucra în grup, în special atunci când recoltează mâncare. O primă parte din ele taie frunzele copacilor pe care le aruncă la poalele copacului. A doua echipă este responsabilă cu recuperarea acestor frunze pentru a le readuce în furnică. Deci, există coordonare. Oamenii de știință de la Universitatea Catolică din Louvain (Belgia) și de la Universitatea Tehnică din Orientul Mijlociu au încercat să înțeleagă cum ar putea apărea această diviziune a sarcinilor. Pentru aceasta, au simulat furnicile cu frunze cu o colonia de roboți și au publicat rezultatele în revista PLOS Computational Biology.

Un deal robotic de furnici

Pentru a reprezenta acest fenomen și pentru a înțelege principiul, au creat un loc de joacă virtual, inclusiv un „cuib” (furnica), o rezervă intermediară și o zonă sursă, în care sunt conținute obiecte mici reprezentând frunzele. Patru roboți identici sunt programați într-un singur obiectiv: să aducă numărul maxim de obiecte în 5.000 de secunde din zona sursă în cuib. Pentru a ține cont de fenomenul fototaxiei pozitive prezente în mod natural în furnici (vezi caseta de mai jos), cercetătorii au instalat o sursă de lumină aflată la 500 de metri de cuib și au echipat senzorii cu lumină. Lumina produce un efect de atracție asupra acestor senzori. Automatele trebuie să-și optimizeze comportamentul de grup pentru a-și îndeplini scopul. Drept urmare, cercetătorii au descoperit că comportamentul utilajelor depindea de forma terenului.

Fototaxia : fenomen prin care celulele corpului, bacteriile sau alte organisme unice sau multicelulare se mișcă în funcție de lumina prezentă în mediul lor. Vorbim de fototaxis pozitivă atunci când există atracție și fototaxis negativ atunci când există repulsie.

Influența domeniului asupra „muncitorilor”

În lipsa pantei, roboții se mulțumesc să meargă de la cuib la sursă și să raporteze „frunza” la punctul de plecare: sunt numiți „generaliști”. Pe de altă parte, în prezența unei pante (în B în diagrama de mai jos), lucrurile sunt diferite. Pentru a fi mai rapide, roboții adoptă o nouă schemă bazată pe distribuția sarcinilor: „dropper” (sau descărcători) și „colector” (sau drivere). 50% dintre roboți se specializează în descărcări și aduc obiectele sursei în rezervă, fără a părăsi niciodată panta. În timp ce cealaltă jumătate recuperează obiectele aduse în rezervă și le transportă în cuib. Ca ceea ce furnicile au ales un sistem destul de eficient!

© Ferrante și colab. 2015

Stigmergia furnicilor

Într-un al doilea experiment, cercetătorii au folosit roboți noi care nu aveau niciun obiectiv specific pe termen scurt, dar care au fost programați pentru a efectua sarcini de bază (ridicarea unui obiect, deplasarea etc.). Prin inserarea unui program de evoluție, numit Evoluție gramaticală, s-au dezvoltat până la punctul de a arăta ca ... un adevărat furnic! După 500 de generații, ca furnicile, mașinile se ajută reciproc împărțind sarcinile (vezi video de mai jos) și schimbând-le chiar dacă este necesar: stivuitoarele devin descărcatoare atunci când rezerva este goală și descărcătorii ajută șoferii ocupați. Unii rămân, de asemenea, generalisti.

Stigmergy. O adevărată inteligență colectivă care se regăsește și în albine și pustnici și se bazează pe stigmergie, adică pe coordonare fără a fi nevoie să comunici. Principiul este că urmele lăsate în mediul înconjurător prin acțiunea unuia îi stimulează pe celălalt care va trece acolo pentru a realiza o acțiune în lanț. În exemplul nostru, când o furnică descoperă o sursă de hrană, depune feromoni atractivi pentru celelalte furnici, care le vor depune la rândul lor pentru a ghida colonia către această sursă. Cu cât sunt mai multe feromoni, cu atât mai ușor va fi pista.

Un model de inspirație care ar putea fi foarte util pentru a face sarcini complexe roboților în medii greu accesibile pentru oameni, cum ar fi spațiile sau zonele de dezastru, de exemplu. Agnès Guillot, cercetător în etologie și inteligență artificială, a condus chiar o conferință în care a demonstrat cum insectoizii ar putea fi mai eficienți pentru cercetarea în robotică decât umanoizii. O lecție de învățat?