Сайты партнеров




GEO приглашает

26 октября в самом сердце Москвы, в доме Пашкова, журнал Forbes отметил 100-летний юбилей. Мероприятие стало финальным в череде торжеств, посвященных юбилею легендарного бизнес-издания по всему миру


GEO рекомендует

Korean Air названа лучшей авиакомпанией  для бизнес-путешественников по версии Russian Business Travel & Mice Award. Крупнейший южнокорейский авиаперевозчик выполняет рейсы в Москву, Санкт-Петербург, Иркутск и Владивосток


Стая как объект исследований

текст: Юрген Бишоф

 

Cтая светлячков ползает по площадке для настольного футбола: светящиеся голубым точки хаотично передвигаются в полной темноте на участке примерно в полтора квадратных метра. Но уже через несколько минут их движение становится осмысленным и упорядоченным. Светящиеся крохи – это мини-роботы.

Их манеж установлен в подвальном этаже факультета информатики университета Штутгарта и похож на прямоугольный саркофаг из стекла и металла. Блестящие металлические плоскости внутри – это своеобразный раздражитель. Подвал служит полигоном для ученых из немецкого Института параллельных и распределенных систем (ИПРС).

28 на 26 миллиметров в основании и 20 миллиметров в высоту – таковы размеры каждого из двухколесных роботов на площадке. Это только часть из 300 изготовленных в Штутгарте машин– одной из самых больших в мире стай роботов.

Их создатели – физики, кибернетики и программисты – называют их романтическим словом «Жасмин». Примерно 20 сенсоров распознают световое излучение роботов и различают их по цвету; передают информацию о скорости, уровне зарядки батарей и возникающих на их пути препятствиях. Все роботы передвигаются автономно, а встроенные в них инфракрасные сенсоры и микрочипы позволяют им поддерживать связь между собой. Никакого дистанционного управления, никакого программирования, никакого вмешательства человека в процесс выбора роботами маршрута.

С 1992 года проектом по созданию группы маленьких роботов руководит

65-летний физик профессор Пауль Леви.

В помещении лаборатории выключен свет, чтобы не отвлекать электронных подопытных, которые реагируют на любые световые сигналы. Их задача: вместе найти самый короткий путь между двумя светящимися объектами. В первом пункте они должны начать и закончить свой путь, второй служит им точкой разворота.

Сначала маленькие роботы бесцельно колесят по площадке, причем один из них то и дело прикасается к точке разворота. Это заставляет расположенные под поверхностью испытательной площадки светодиоды активироваться и помечать обратный путь роботов, к финишу.

Чем длиннее избранный путь, тем быстрее гаснет световая метка. Но прежде чем погаснуть, она пересекает маршрут другого робота и помечает «след» с места пересечения. В результате чем больше роботов едут одним и тем же путем, тем дольше светится их «след». А это повышает для остальных шанс распознать верное направление. Не проходит и 15 минут, как почти все машины колесят по самому короткому маршруту.

 

Это очень похоже на сцену из жизни насекомых – оживленное движение по «муравьиной тропе». Большинство видов муравьев, обнаружив источник пищи, оставляют для спешащих за ними собратьев метки с быстро распространяющимся запахом, так называемые «феромоны». Благодаря им вся муравьиная колония быстро находит лучший путь к цели.

Ученые создают искусственные стаи, взяв за образец поведение животных. Ведь каждый муравей по отдельности обладает крохотным интеллектом. Но, работая в коллективе, насекомые способны на чудеса – они находят пищу, перетаскивают грузы, строят муравейники.

Так и роботы. Каждой из немецких машин именно благодаря «стае» удается найти цель и преодолеть преграды кратчайшим путем. «Роботы получают информацию от других и перерабатывают ее, – поясняет Леви. – Здесь можно говорить о косвенных признаках интеллекта».

Ни много ни мало искусственного интеллекта.

 

Сардины, пчелы, скворцы – стаи животных уже давно восхищают людей. Но лишь недавно ученые взялись за изучение поведения животных в группах. Почему муравьи никогда не мешают друг другу? Как получается, что скворцы в большой стае никогда не сталкиваются? Откуда сельдь, находясь в центре косяка, знает, что надо увернуться от голодного тюленя, приближающегося к стае с краю?

Ученые давно знают: у больших стай нет ярко выделенных вожаков. Потребовались десятки лет, чтобы ученые разобрались с основными законами поведения стай. Их выводы поразительны.

«Держись рядом с остальными, избегай столкновений, плыви в одном направлении вместе со всеми». Эти три правила обеспечивают жизнедеятельность стаи рыб, утверждает британский биолог Иан Д. Кузин из оксфордского университета, который  считается одним из ведущих европейских исследователей коллективных действий животных.

Похожим образом ведут себя и птицы. Группа римских физиков обнаружила, что миллионы скворцов, носящихся в небе Рима каждую осень, концентрируют свое внимание в основном на шести-семи сородичах, летящих справа и слева, причем независимо от того, на каком расстоянии друг от друга они находятся.

Вместе с тем стая скворцов– это результат стремления к коллективной гармонии, которая складывается из отдельных движений каждой птицы. Одни уклоняются от встречи с врагами, другие сопротивляются потокам воздуха, третьи ловят мошек– из их отдельных маневров складывается образ действий стаи в целом.

Если бы кто-то вдруг попытался указывать птицам, куда лететь, столкновения стали бы неизбежны. Стая жизнеспособна только тогда, когда каждый ее член свободно преследует свои собственные интересы.

Подтверждение этому Иан Кузин нашел, изучая американских бескрылых кузнечиков-мормонов в пустыне штата Юта. Лавина насекомых, растягивающаяся до восьми километров в длину, ползет по земле. «Нехватка пищи превращает кузнечиков в каннибалов, – говорит ученый. – Они движутся вперед в надежде настигнуть и съесть своего же собрата и одновременно пытаются спастись от родственников, которые наступают сзади».

 

В середине 1980-х годов программисты начали создавать компьютерные модели поведения стай, пытаясь перевести законы природы в технические процессы. Так уже давно поступают инженеры, отыскивая именно в природе прототипы для своих изобретений – будь то присоски или крылья самолета.

В 1986 году американский специалист по компьютерной графике Крэйг Рейнолдс первым запрограммировал несколько маленьких анимационных фигурок, которых он назвал «Бойдами» и заставил их вести себя подобно рыбам и птицам. Это сработало: на экране они двигались так же, как и стаи рыб или птиц в естественной среде.

Логика понятна: если правила просты, то их можно запрограммировать в качестве модели поведения для машин. Группа самостоятельно действующих роботов может только вместе самоорганизоваться, ибо по отдельности им просто не хватит интеллекта.

У таких стай есть большое преимущество перед централизованными системами – они не рушатся при выходе из строя отдельных элементов. В равноправной стае исправные машины могут восполнить потери, заняв место поврежденных.

Ученые уже проектируют ползающие, катящиеся, ныряющие и летающие стаи роботов, которые смогут, например, помогать при устранении техногенных катастроф или наблюдать за состоянием окружающей среды.

В американском космическом агентстве НАСА уже придумали стаю из 33 000 мини-роботов, которые, состыковавшись друг с другом на орбите, создадут солнечную электростанцию. Европейское космическое агентство планирует запустить в космос так называемые «пикоспутники» величиной с обычный цифровой фотоаппарат, а затем объединить их в один мощный телескоп. Неудивительно, что такими проектами интересуются военные. Недавно Пентагон выделил 25 миллионов евро на разработку и производство миниатюрных искусственных роботов-насекомых для использования в качестве разведчиков.

 

Тем временем в Европе программисты, физики и биологи ищут новые области для практического применения коллективного разума. Европейский союз инвестирует в такие проекты миллионны евро.

«Исследования в области поведения стаи – это одна из областей науки, в которых Европа уже сегодня обогнала США», – уверен 47-летний Марко Дориго, научный руководитель Института искусственного интеллекта в Свободном университете Брюсселя.

Попасть в его кабинет на пятом этаже университетского здания можно лишь на громыхающем лифте, медленно ползущем вверх. Однако первое впечатление обманчиво – за металлической дверью скрывается лаборатория будущего. Итальянец одним из первых взялся за решение задачи, которая поколениям программистов и математиков известна как «проблема коммивояжера» – как найти оптимальный путь между определенным числом городов?

Ученый рисует на листе бумаги точки и линии: «Если у вас всего три города, то решение только одно – самое простое. Но с каждой новой точкой на карте количество возможных маршрутов растет в прогрессии – если нужно посетить 30 городов, то возможны 4,4х1030 вариантов маршрута». То есть: число 44 с 29 нулями, название которого звучит как 4400 квадриллиардов.

Марко Дориго создал компьютерную программу, в которой из каждого виртуального «города» разбегаются виртуальные «муравьи», оставляют виртуальные «метки» и вместе так же виртуально ищут лучший маршрут.

Предварительный вывод: на некоторых маршрутах меток оказывается больше, либо потому, что по ним прошло большее количество отдельных «муравьев», либо потому, что эти отрезки пути оказались короче. «Так и получается оптимальный маршрут», – говорит ученый.

 

Интеллект стаи, обработанный на компьютере, – отличный способ для оптимизации экономических процессов. Фирмы-грузоперевозчики, авиакомпании, производители продуктов питания, операторы сотовой связи – все они (как насекомые) ищут лучшие (то есть самые дешевые) маршруты транспортировки.

Например, программное обеспечение швейцарской фирмы «Антоптима», дочернего предприятия Института искусственного интеллекта в Лугано, построено именно на поведении муравьев. Программа, в частности, определяет маршруты примерно 1000 грузовиков итальянской фирмы «Барилла», которая производит макаронные изделия.

Американская авиакомпания «Саутвест Эйрлайнз», крупнейшая бюджетная авиакомпания в мире, также перестроила свои производственные процессы. Первоначально модель задумывалась только для грузовых перевозок, но она оказалась настолько эффективной, что фирма перенесла ее и на предполетное обслуживание самолетов в аэропорту города Финикса в штате Аризона.

Здесь каждый день взлетают и приземляются около 200 самолетов компании. В аэропорту две взлетно-посадочные полосы и три терминала. Чтобы максимально сократить время стоянки самолетов, компания создала компьютерную модель аэропорта. Каждый виртуальный самолет «запоминал», сколько времени он тратит на заход на ту или иную стоянку у терминала и выход с нее. В результате самые «быстрые» стоянки оставались в памяти компьютера, а самые медленные программа просто «забывала».

«В поисках лучшей стоянки самолеты были похожи на муравьев», – говорит сотрудник компании Дуг Лоусон, ответственный за программное обеспечение. Лоусон загружал в программу информацию о прибытии и отправлении рейсов и тем самым имитировал все новые ситуации на стоянках аэропорта.

В результате самолеты постепенно «научились» избегать лишней траты времени на рулежных дорожках.

 

В Брюсселе группа Марко Дориго работает не только с виртуальными муравьями. Как и в Штутгарте, насекомые уже стали прототипом для настоящих роботов. Проект называется S-Bots, то есть «S-роботы».

S – сокращение от swarm– стая, а bots переводится как «робот». Суть проекта в том, чтобы научить роботов решать более сложные задачи, чем просто поиск оптимальных маршрутов.

Группа итальянского кибернетика Дарио Флореано, директора лаборатории интеллектуальных систем политехнического института Лозанны, получила заказ на проектирование искусственных насекомых. Ученые создали 35 мини-устройств высотой 15 сантиметров, которые передвигаются на гусеничном ходу с использованием зубчатой ременной передачи.

Видеокамера обеспечивает картину окружающей обстановки; сенсоры позволяют роботам определять свое местонахождение в помещении; светодиоды информируют о том, приступили ли роботы к заданию или только готовятся начать, нужна ли им помощь или задача уже выполнена.

Отличительная особенность роботов – маленькая «лапа»-захват, с помощью которой они могут держаться друг за друга и захватывать другие предметы. «Немного похоже на лапки муравьев»,– поясняет Дарио Флореано.

В итоге ученые получили рой жужжащих и поблескивающих пластиковых насекомых, которые оказывались удивительно умными. Сначала они научились распознавать заграждения и ямки на своем пути. А затем стыковаться друг с другом и перемещаться вместе в одном направлении.

Затем роботы учились охранять друг друга от падения с учебного полигона: когда одна из машин оказывалась рядом с краем стола, она подавала сигнал тревоги. Другие, получив сигнал, тут же спешили на помощь.

Вскоре машины начали понимать, как вместе можно преодолеть неровности на поверхности, чтобы успешно добраться до установленной цели. Наконец, им удалось слаженной командой отбуксировать разбросанные на учебном плацу предметы в свое «гнездо».

При этом машины должны были попутно решать возникавшие сложные ситуации: что, если разные роботы движутся в разных направлениях? Для этого ученые наделили их особенным свойством: «Они могли определять сумму всех внешних усилий, которые противостояли их действиям, и после этого присоединяться к более сильной группе себе подобных».

Все как у муравьев: каждый робот действовал самостоятельно, но вместе они двигали предметы, с которыми поодиночке им было бы не совладать. «Искусственный интеллект заставлял их присоединяться к большинству,– поясняет Флореано. – Именно так возникают скоординированные действия: разум индивидуумов стремится к общему решению». Такое решение ищут и в ходе проекта под названием Swarmanoid, то есть «стаеподобный», которым совместно занимались институты Дориго и Флореано. «Речь де-факто идет о разделении труда в разнородном сообществе», – подчеркивает Флореано.

На этот раз ученые замышляют нечто, чего в природе нет вообще – стаю автономно действующих «конечностей»: «роботы-глаза» с помощью мини-камер осматривают пространство и анализируют информацию. «Роботы-руки» могут ползать, захватывать и передвигать предметы. А «роботы-ноги» могут не только служить средством передвижения для «роботов-рук», но и заодно заглядывать под лежащие на поверхности предметы. «Система предназначена прежде всего для работы в закрытых помещениях», – поясняет Флореано. Она может, например, найти человека в разрушенном после землетрясения здании.

 

Северин Левен тоже занят разработкой спасательных систем. 30-летний немец планирует создание Smavnet, образованного от Swarming Micro Air Vehicle Network for Communication Relay, что значит «Стая летательных аппаратов для сооружения сетей связи». На газоне перед зданием университета Левен кладет на траву опытный образец– крыло из пенополистирола в форме бумажного самолетика. Размах крыльев у «самолетика» – 80 сантиметров, он оснащен электродвигателем и системой спутниковой навигации (GPS). Стайки таких аппаратов способны выполнять функции автономных роботов и предназначены для создания сетей мобильной связи в зонах военных конфликтов или стихийных бедствий. Роль сетей исполняют сами же роботы.

Тихо жужжащий прототип поднимается в воздух. Через несколько минут дистанционное управление становится ненужным – робот ориентируется в небе сам. Он поочередно кружится вокруг двух отмеченных спутниковой навигацией объектов.

«Роботы будут обходиться без спутниковой навигации,– уточняет Левен. – Все они будут оснащены индивидуальным коммуникативным модулем и запрограммированы так, чтобы координировать свои действия с другими роботами».

Сценарий ученых: землетрясение, цунами, извержение вулкана. Сети мобильной телефонии разрушены, интернет не работает. Роботы взлетают с базовой станции. Чтобы охватить территорию площадью один квадратный километр, понадобится примерно 20 роботов.

Первый робот удаляется на расстояние до 100 метров, затем, летая по кругу, пытается уловить исходящие с земли радиосигналы, одновременно посылая на базу сигнал о своем местонахождении. Второй робот обгоняет его, пролетает еще 100 метров и также передает сигнал на базу, используя при этом первого робота как ретранслятор. И так далее. В результате и спасатели получают информацию с места, и роботы «знают» о своем местонахождении относительно всей «стаи». Как говорит Дарио Флореано, «мы переносим схему использования муравьиных меток в воздух».

Когда один из летающих роботов обнаружит радиосигнал с земли, например если оставшиеся в живых люди попытаются вызвать помощь по мобильному телефону, робот с помощью стаи передает сигнал дальше, на базовую станцию. Так будет – пусть и на короткое время – создана сеть связи, которой должно хватить до того момента, пока не подоспеет помощь.

Особенность проекта в том, что он проходит в трех измерениях. Прежние эксперименты со стаями роботов типа «Жасмин» проходили на горизонтальных аренах, где роботы легко могли определить местонахождение друг друга с помощью световых индикаторов.

С появлением третьего измерения все стало сложнее, особенно в местах с плохой видимостью. В университете Штутгарта эту проблему решают с помощью инфракрасных индикаторов и датчиков давления.

 

В круглом аквариуме на 3000 литров – группа из пяти механических медуз. Они неторопливо передвигаются с помощью искусственных щупальцев, погружаются почти до дна, всплывают для короткой передышки и завершают маршрут у станции подзарядки на поверхности.

Создать искусственную стаю медуз также придумали инженеры из лаборатории Института параллельных и распределенных систем. «Мы хотели убедиться, могут ли взаимодействовать члены искусственной стаи в трехмерном пространстве, – объясняет 37-летний кибернетик Серж Кернбах. – Главной проблемой была связь между роботами под водой, а также решение индивидуальных задач в стае».

Алгоритм действий, который ученые ввели в искусственный интеллект медуз, был крайне прост. Он давал роботам право на небольшие погрешности в последовательности действий: оставайся в окружении себе подобных, но соблюдай дистанцию; запасайся энергией, но делись ею со стаей. При этом ученые создали классический конфликт интересов – на пять роботов было только две станции подзарядки.

Ученые снабдили медуз датчиками давления для измерения глубины погружения. 11 инфракрасных светодиодов, размещенных под прозрачными куполами роботов-медуз, позволяют им поддерживать связь друг с другом на удалении до 80 сантиметров. Все это исправно работает.

В воде роботы-медузы приближаются друг к другу слишком близко, обмениваются информацией о своих энергетических запасах и – самое главное! – без очереди пропускают ослабевших медуз к станции подзарядки.

«Конечно, были и сбои, – говорит Серж Кернбах, – но стая доказала, что она сама может разработать стратегию выживания». То есть «воспитывать» своих роботов.

В мире будущего взаимодействующие друг с другом машины должны стать обычным явлением, помогая не только во время природных катастроф, но и став самостоятельными транспортными средствами.

Забавное было бы зрелище: вводишь задачу на дисплее машины и колесишь по городу вместе с остальной стаей, не опасаясь аварий и пробок и целиком полагаясь на альтруизм остальных.

03.05.2011