Ostatnio: 10.10.2017

Darmowe galerie dla serwisów aukcyjnych

Roboty pokazują, jak na drodze ewolucji u insektów pojawiła się zdolność do współpracy

swarm robots 1440010709964



Mrowie wirtualnych robotów w symulacji komputerowej rozpoczęło jako niezorganizowana grupa, by następnie wykształcić ewolucyjnie bardziej efektywne zachowania, w których poszczególne osobniki wykonują wyspecjalizowane zadania z korzyścią dla całości, podobnie jak robią to w naturze mrówki liściarki.

Insekty takie jak pszczoły, termity czy mrówki w pewien sposób wypracowały pełen repertuar niezwykle złożonej kooperacji, co jest jeszcze bardziej zdumiewające, gdy weźmiemy pod uwagę fakt, że ich mózgi są rozmiaru... Uh... Czegoś bardzo małego. Pracują w grupach nad budowaniem konstrukcji, poszukiwaniem pożywienia i transportowaniem nadzwyczaj dużej ilości materiału w stosunku do ich masy. Cała ta bystrość ewoluowała w czasie, dzięki selekcji naturalnej i bez oczekiwania na efekty przez miliony lat nie możemy zaobserwować powyższego zjawiska na własne oczy.

W tym miesiącu _PLOS Computational Biology_ opublikowano artykuł, opisujący efekt symulacji identycznych robotów i ewolucyjnych zmian w ich zachowaniu, dzięki którym samodzielnie wykształciły system wyspecjalizowanego podziału pracy.

Owady społeczne wykonują prace dzieląc pracochłonne i skomplikowane zadania, które byłyby bardzo trudne do samodzielnego zrealizowana, na części, w których można się specjalizować. Przyjrzyjmy się mrówkom liściarkom, których przykład został omówiony w tekście:



Tym czego nie widzimy na powyższym nagraniu jest stopień podziału prac, który u nich zachodzi. Niektóre układają fragmenty liści na stosie (dropper), inne przenoszą je do siedliska (collector). Niektóre z mrówek zarówno ucinają liście, jak i zanoszą je na miejsce (generalist), ale te pracujące na górze drzewa stosują podział pracy, bowiem wtedy zapewnia on znaczną poprawę efektywności (do transportu liści na dół można wykorzystać grawitację i oszczędzić sobie konieczności ponownej wspinaczki).

journalpcbi1004273g001 1440006660483



Badacze zasymulowali cały proces przy użyciu wirtualnych robotów, bazujących na footbotach (to ci tutaj). Scenariusz obejmował mrowisko (cel), drzewo (źródło wirtualnych liści) oraz rampę o nachyleniu ośmiu stopni, która była odpowiednikiem pnia drzewa. Pochylnia była na tyle śliska, by roboty poświęcały więcej czasu i energii wspinając się po niej, zaś liście umieszczone na jej górze zjeżdżały bez pomocy do jej podstawy. Symulacja obejmowała także wirtualne słońce, które roboty mogły wykorzystywać do prymitywnej nawigacji, dzięki sensorowi światła, którym oceniali czy zbliżają się, czy oddalają od źródła. Wreszcie każdy robot posiadał możliwość unikania przeszkody, do której się zbliża, a także wyczuwania, podnoszenia i upuszczania wirtualnych liści.

Istotą ich ewoluującego zachowania obejmowała jedynie bardzo proste i podstawowe bloki, takie jak:

- przemieszczanie się w stronę światła,

- oddalanie się od światła,

- losowe przemieszczanie się,

- podnoszenie czegoś,

- upuszczanie czegoś.

Te podstawowe zachowania wymieszano losowo pod postacią „genów” i przypisano grupie czterech wirtualnych robotów. Sto takich grup robotów było uwalnianych równocześnie na wirtualnym drzewie na 5 tys. sekund symulacji, a każdą z nich ewaluowano trzykrotnie. Ewaluacja bazowała na całkowitej liczbie liści, które zgromadzono w miejscu mrowiska i bazując na tych osiągach geny rozprzestrzeniały się i mutowały (więcej na ten temat w tym miejscu), dając początek nowemu pokoleniu robotów. Proces kontynuowano przez 2 tys. pokoleń, a oto z jakim efektem:



Zarówno dla małych, jak i dużych grup robotów najbardziej efektywną strategią jest specjalizacja zadań, z połową robotów podnoszącą liście i układającą je na górze rampy oraz drugą połową, odbierając je na dole i zanoszącą do mrowiska. Oczywiście dokładnie w ten sposób robią to prawdziwe mrówki liściarki i fascynujący w opisanym eksperymencie jest fakt, że pokazuje jak złożony, zorganizowany podział pracy może wyewoluować z ekstremalnie prostych, podstawowych zachowań, nawet kiedy roboty rozpoczynają posiadając taki sam zestaw genów odpowiedzialnych za zachowanie. Roboty rozpoczęły niezorganizowane, ewoluowały w zajmujące się zarówno zbieraniem, jak i transportowaniem, a następnie wypracowały najbardziej efektywną metodę, jaką jest specjalizacja i podział obowiązków.

journalpcbi1004273g004 1440006678979



Każdy z trwającego 2 tys. pokoleń eksperymentów powtórzono 22 razy i choć w kilku przypadkach roboty poprzestały na lokalnie zoptymalizowanej wszechstronności, to większość z nich szybko osiągnęła podział pracy dotyczący około 92% osobników; niektóre już po kilkuset pokoleniach. Badacze odnotowali, że siłą napędową podziału pracy była rampa:

W kategoriach korzyści adaptacyjnych z podziału pracy i środowiska, które jemu sprzyjają, nasze wyniki ukazują, że zadania były dzielone tylko przy odpowiednich warunkach (wystąpienie pochylni), które mogły być wykorzystane do osiągnięcia bardziej ekonomicznego rodzaju transportu i zwiększenia całościowej efektywności grupy.

Dokładnie to możemy zaobserwować u prawdziwych mrówek:

U liściarek gatunki, które zbierają liście z drzew wykazują tendencję do podziału pracy, podczas gdy te żyjące w bardziej homogenicznym środowisku trawiastym zwykle transportują fragmenty liści samodzielnie, zwłaszcza na niedługich od mrowiska odległościach.

Warto zaznaczyć jednak, że zachowania insektów i one same są znacznie bardziej złożone, niż paczka wirtualnych robotów, którym zezwolono jedynie na proste akcje. Przykładowo, prawdziwe mrówki wykazują znaczne różnice morfologiczne w obrębie gatunku, które sprawiają, że niektóre z nich nadają się lepiej do konkretnych zadań i rozważyć należy także rolę specjalizacji uwarunkowanej genetycznie. W kolejnych pracach można uwzględnić te kwestie stosując heterogeniczne grupy robotów, lub nawet symulując morfologię zmieniającą się w czasie.

To badanie jest wyśmienite ponieważ wykorzystuje roboty (choć wirtualne) do zilustrowania jak natura może wytworzyć rozbudowane formy współpracy. Tak długo, jak wykorzystujemy roboty możemy wyciągać też wnioski na temat tego, w jaki sposób urządzenia mogłyby na drodze podobnej do opisanej wyżej symulacji, adaptować się do nowych sytuacji i zadań, przyspieszając wytwarzanie lepszych wersji siebie.

Źródło: E. Ackerman, Robots Discover How Cooperative Behavior Evolved in Insects. Mowa o E. Ferrante et al., Evolution of Self-Organized Task Specialization in Robot Swarms.

Wykop

Korzystanie z serwisu oznacza akceptację Regulaminu. Copyright – 1999-2017 INTERIA.PL , wszystkie prawa zastrzeżone.