Алгоритмы стадного чувства рыб и птиц помогут роботам в космосе

SwarmBots от компании iRobot, по идее, должны действовать группами до 10 тысяч машин. Если позаимствовать кое-что у природы, алгоритмы управления толпой роботов могли бы быть не такими уж сложными (фото с сайта irobot.com).

Каким образом пчёлы, птицы и люди могут скапливаться, толпиться, роиться и согласованно двигаться в определённом направлении? Притом, что далеко не каждый член группы знает, куда все они собрались, и кто их ведёт?

Именно это и решили выяснить британский доктор Иэйн Кузин (Iain D. Couzin) из Принстона (Princeton University) и его коллеги из Оксфорда (University of Oxford).

Биологи давно задаются вопросом, существует ли для такого целеустремленного массового движения какая-то сложная коммуникация, поддерживаемая между информированными и неинформированными членами группы, и каковы механизмы принятия коллективного решения.

А Кузин и его сотрудники создали довольно простую компьютерную модель и показали на ней, что управлять всей группой в таких случаях может простой набор поведенческих правил. Буквально, два-три.

"В нашей модели нет никакой явной передачи сигналов, — рассказал Кузин. — Никто не говорит, «эй, я знаю, кое-что, следуйте за мной».

У доктора есть основания считать, что единственное условие для слаженных коллективных действий — это баланс между потребностью одних остаться в группе и личном желании других (их условно можно назвать лидерами) двигаться в выбранном на свой страх и риск направлении, руководствуясь неким знанием.

Тьма рыб способна на слаженные синхронные движения... (фото с сайта princeton.edu).

При этом никаких заметных отличий у «предводителей» групп (как правило, их несколько) не существует — ни генетика, ни размеры не могут объяснить их лидерство. Ведь у их последователей нет никакого способа узнать, кто их, собственно, ведёт — чаще всего они могут видеть только самых близких соседей.

«Это исследование демонстрирует власть маленького парня, — считает Дэниел Рубенштейн (Daniel Rubenstein) из Принстона. — Вы не нуждаетесь в общепризнанных лидерах или в сложной передаче сигналов». Под «маленьким парнем» он, очевидно, подразумевает возможность любого, даже самого неприметного члена команды повести всех за собой.

При своём компьютерном моделировании группа Кузина запрограммировала виртуальных животных. Во-первых, их наделили инстинктом, заставляющим их держаться около других — важная вещь в реальном мире (к примеру, сельдь умрёт от стресса, если будет изолирована от сородичей).

Во-вторых, члены группы были должны всеми силами стараться избегать столкновений друг с другом. То есть, двигаться вместе со всеми, но на безопасном расстоянии.

После этого исследователи обеспечили некоторых членов группы знанием о нужном направлении, например, к источнику пищи, а также «силой убеждения», зависящей от их желания туда вести всю группу. Другие «наивные» животные остались без идей на этот счёт.

...На то же способна и тьма птиц (фото с сайта princeton.edu).

Затем учёные стали смотреть, как быстро группа достигнет той или иной цели.

Моделирование показало, что даже когда безыдейные и информированные существа не могли признать статус друг друга, «наивные» животные спонтанно подчинялись решениям «эксперта», поскольку руководствовались стремлением остаться в группе.

Поначалу чем больше членов группы знало, куда нужно двигаться, тем выше была точность. Но в определённой точке добавление информированных индивидуумов давало обратный результат.

Так, группа из 10 особей добиралась в пункт назначения с одинаковой скоростью вне зависимости от того, было в ней пять «лидеров» или шесть.

Выяснилось, что если десяток существ нуждается в том, чтобы информированными были 50% группы, то две сотни могут довольствоваться 5% (примерно такая пропорция существует у пчёл).

Эта стая рыб смоделирована группой Кузина на компьютере (изображение с сайта princeton.edu).

Учёные полагают, что в природе количество «лидеров» сведено к минимуму — их настолько мало, насколько это возможно.

В то же время, исследователи заметили, что в природе действуют своеобразные демократические принципы.

Иллюстрирует это следующий пример. Если пятеро «экспертов» настаивают на том, что пища находится на востоке, а четверо других уверены, что на севере — то группа будет доверять мнению большинства.

«В реальном мире живут индивидуумы, обладающие различной информацией, потребностями и предпочтениями, — объясняет Кузин. — Мы показываем, что группа используют очень простые правила, выбирает большинство — это похоже на демократическое решение».

Чтобы проверить, верны ли предположения, сделанные на основе моделей, и применяются ли эти простые правила фактически в мире животных, группа Кузина начала эксперименты, обучая определённых рыб связывать одно из направлений с наградой. Этих информированных особей

смешивают с обычной рыбой, чтобы узнать, пойдёт ли за ними группа.

Доктор Иэйн Кузин (фото с сайта princeton.edu).

Кроме того, учёные планируют изучить движение толпы людей. Кузин думает, что в ней может действовать подобный механизм, объясняющий, как мы идём по оживлённой улице.

«Мы делаем это более или менее на автопилоте», — говорит исследователь, добавляя, что, возможно, мы подсознательно также повинуемся двум простым командам: добраться на работу вовремя и не наступать прохожим на ноги.

С другой стороны, люди, в отличие от животных, могут поговорить друг с другом, поэтому в случае с толпами разобраться будет куда сложнее. Однако это помогло бы выяснить, как люди ведут себя, к примеру, во время эвакуации, узнать, как им помочь.

Группа Кузина надеется, что работа в данном направлении может помочь, среди прочего, найти простые и эффективные пути программирования команды роботов. Кузин уже работал с исследователями из Принстона, которые создают подводных роботов, способных действовать автономно.

Теоретически, одни машины, знающие местоположение определённой цели, могут вести к ней других роботов без участия человека, повинуясь достаточно простым алгоритмам. Такие коллективы были бы эффективны для выполнения задач в космосе и других опасных окружающих средах.



Высадка на Луну забирает жизнь у телескопа Hubble

8 февраля 2005

Коричневые карлики могут предоставлять кров обитаемым планетам

8 февраля 2005

Южный полюс Сатурна подозрительно сильно нагрет

4 февраля 2005

Найден лучший способ сделать Марс пригодным для жизни

4 февраля 2005

Астрономы объяснили рождение источников сверхсильных магнитных полей

2 февраля 2005