Rice’o Universiteto Multi-Robotikos Sistemų Laboratorijos (MRSL) vykdomas eksperimentas, kuris gali būti surengtas tiesiog jūsų kompiuterio ekrane. Laboratorijos tyrėjai kuria robotų spiečiams skirtus valdymo algoritmus, kurie tobulinami, remiantis penkių internetinių žaidimų surinktais duomenimis. Šiuos žaidimus žaisti (ir taip padėti mokslininkams) gali kiekvienas norintis.
„Mūsų surinkti internetinio žaidimo ir laboratorinių eksperimentų duomenys tiesiogiai atitinka realiojo pasaulio užduotis”,- teigė Aaronas Beckeris, MSRL tyrėjas. „Pavyzdžiui, jeigu daktaras turėtų kelių tūkstančių mikroskopinių robotų spiečių, kurių kiekvienas su savimi gabentų mažyti kiekį antivėžinių vaistų, galėtų būti įmanoma, naudojantis magnetinio rezonanso signalais, šiuo robotus nusiųsti iki auglio.”
Žaidimuose, kuriuos galima rasti puslapyje http://www.swarmcontrol.net, žaidėjai naudoja paprastas komandas, valdančias robotų grupes. Kartais užduotis būna nugabenti reikiamą objektą iki jam skirtos vietos. Kitose užduotyse reikia nugabenti robotus iki duotojo tikslo arba iš jų sukurti tam tikrą formą. Kiekvieną kart, kai žaidžiamas žaidimas, puslapis išsaugo informaciją apie tai, kaip buvo atlikta užduotis. Beckeris teigė, jog ši informacija vėliau bus panaudota kuriant robotų spiečių valdymo algoritmus.
„Gautieji duomenys leis mums geriau suprasti, kaip naudoti masyvias multi-robotines sistemas atliekant koordinuotas sudėtingas užduotis,“ – teigė laboratorijos direktorius Džeimsas McLurkinas.
Kad pademonstruotų kompleksinės robotų elgsenos veikimą, kuris valdomas nesudėtingomis komandomis, Beckeris nufilmavo Darbo Dienos savaitgalio metu vykdytą eksperimentą, kuriame robotų spiečius buvo bandomas sutelkti į sudėtingą formą – didžiąją R raidę. Robotų valdymui buvo pasitelkta paprasta aštuntojo dešimtmečio video žaidimų vairalazdė, kuri duoda tik dvi komandas: suktis ir judėti į priekį.
„Visi robotai prijungti prie vienos vairalazdės, taigi kiekvienas robotas gaudavo lygiai tokias pačias komandas,“ – teigė Beckeris.
Eksperimentams naudojama „r-one“ – nebrangi, tačiau sudėtinga multi-robotinė sistema, kurią McLurkinas pradėjo kurti 2009-aisiais. Kiekvienas bandelės dydžio r-one robotas turi radijo aparatūrą, motorą, du ratus bei gausybę jutiklių ir kitos vidinės elektroninės įrangos. R-one yra kone dešimt kartų pigesni nei kiti šiuo metu tyrimams naudojami robotų spiečiai.
Darbo Dienos metu vykdytame eksperimente, Beckerio valdomieji algoritmai buvo pasitelkti iš robotų sudarant unikalią baigtinę spiečiaus poziciją. Algoritmas tai atliko naudodamasis nežymiais skirtumais, kuriuos užfiksavo robotų atsakuose į valdymo komandas. Kompiuterinėje simuliacijoje Beckeris taip pat pademonstravo, kaip ta pati technika gali būti naudojama spiečiui „rašant“ žodžius arba kuriant objektų siluetus.
„Robotams duodama komanda apsisukti ir, atsižvelgiant į prieš tai buvusias komandas, kontrolės sistema nustato kiekvieno roboto buvimo vietą ir orientaciją, naudodama vaizdo kamerą,“- teigė Beckeris. „Algoritmas visą gautąją informaciją „suspaudžia“ į vieną skaičių – paklaidos matmenį – ir stengiasi jį kaip galima labiau sumažinti.“
Kad sumažintų paklaidos skaičių, kontrolierius išnaudoja „sukimosi triukšmą“
„Kiekvieną kartą, kai vairalazdė robotams įsako suktis, kiekvienas robotas sukasi šiek tiek kitaip dėl atsitiktinių ratukų nuslydimų,“ – teigė Beckeris. „Kontrolinė sistema išnaudoja šiuos skirtumus, kad pamažu nuvestų spiečių iki duotojo tikslo. Čia ypač svarbų vaidmenį suvaidina algoritmai. Gali prireikti tūkstančių individualių komandų, kad sukurtum sudėtingą formą, tačiau rezultatai rodo, jog algoritmas ankščiau ar vėliau vis tiek suformuos reikiamą figūrą.“
„Tai prieštarauja intuicijai,“ – teigė McLurkinas. „Sveikas protas lyg ir sakytų, jog kiekvienam robotų spiečiaus nariui reikia duoti individualias komandas, kad iš jų galėtu sudaryti sudėtingas formas, bet šiuo atveju taip nėra. Šio algoritmo grožis tas, kad kiekvienas paprastas judesys veda visą spiečių arčiau duotojo tikslo.“
Tyrėjas teigė, jog ši demonstracija yra tik pirmas žingsnis siekiant labiau ambicingų tikslų.
„Aarono naujoji užduotis – panaudojant aplinkos kliūtis, atlikti labiau sudėtingas užduotis ir vienu metu valdyti šimtus, o gal net tūkstančius robotų,“ – teigė McLurkinas. „Tai gali skambėti kaip mokslinė fantastika, tačiau Rice‘o Universiteto chemikas Džeimsas Touras šiuo metu kuria masyvią nanobotų populiaciją. Jo komanda vienu kartu gali pagaminti jų trilijonus.“
Beckeris taip pat pridūrė, jog šiuo metu algoritmas yra lėtas, tačiau, naudojant internetinio žaidimo sukauptus duomenis, jo greitį bus galima padidinti net 200 kartų.

Originalus straipsnis: http://www.sciencedaily.com/releases/2013/09/130909152936.htm