đŸ€– Dieser Roboterschwarm kann in seinen eigenen Reihen aufrĂ€umen

Eine Gruppe von Robotern kann inzwischen anormales Verhalten in den eigenen Reihen erkennen und ihre Reaktion koordinieren, ohne dass ein zentraler Computer sie steuern muss.

Ein Roboterschwarm besteht aus vielen kleinen Maschinen, die ihre Entscheidungen jeweils auf Grundlage lokaler Informationen treffen. Kein Roboter hat notwendigerweise einen vollstĂ€ndigen Überblick ĂŒber die Gruppe. Diese Organisation vermeidet die AbhĂ€ngigkeit von einem einzigen AnfĂŒhrer, schafft aber eine Schwierigkeit: Wie lĂ€sst sich erkennen, was die Gesamtheit tatsĂ€chlich tut, wenn jeder nur einen Teil davon sieht?

Ein großer Schwarm von Kilobot-Robotern, eine Plattform zur Erforschung des kollektiven Verhaltens vieler kleiner Maschinen.

Ein großer Schwarm von Kilobot-Robotern, eine Plattform zur Erforschung des kollektiven Verhaltens vieler kleiner Maschinen.
Quelle: Asuscreative / Wikimedia Commons — CC BY-SA 4.0

Forschende der University of Utah haben eine Methode namens SyncSBC entwickelt, um diese Frage zu beantworten. Jeder Roboter beobachtet seine Nachbarn und nutzt diese begrenzten Daten, um das kollektive Verhalten zu schĂ€tzen. Anschließend tauschen die Maschinen ihre SchĂ€tzungen aus, um zu einer gemeinsamen Entscheidung zu gelangen, ohne sĂ€mtliche Daten an eine zentrale Kontrollstelle zu ĂŒbertragen.

Das System kombiniert maschinelles Lernen und den Austausch zwischen Robotern. Das maschinelle Lernen dient dazu, anhand der verfĂŒgbaren Beobachtungen verschiedene Verhaltensweisen des Schwarms zu erkennen. Der Austausch ermöglicht es den Gruppenmitgliedern anschließend, ihre Entscheidungen schnell aufeinander abzustimmen. So kann jede Maschine ĂŒber eine EinschĂ€tzung des allgemeinen Verhaltens verfĂŒgen, ohne alle anderen Roboter direkt zu beobachten.

Diese FĂ€higkeit wird besonders nĂŒtzlich, wenn sich ein Mitglied der Gruppe nicht mehr wie erwartet verhĂ€lt. Ein Defekt, ein fehlerhafter Befehl oder eine unerwartete VerĂ€nderung kann die gemeinsame Bewegung stören. Bei Tests mit echten Robotern ermöglichte SyncSBC der Gruppe, Verhaltensanomalien allein anhand ihrer verteilten Beobachtungen zu erkennen.

Die Forschenden testeten außerdem eine zweite Möglichkeit: das Verhalten des Schwarms gemeinsam zu verĂ€ndern. Sobald eine Situation erkannt wurde, können die Roboter ihre Entscheidung synchronisieren und autonom zu einer anderen Organisation ĂŒbergehen. Kein zentraler Server muss die VerĂ€nderung fĂŒr die gesamte Gruppe entscheiden.

Das Fehlen einer Kommandozentrale bietet einen Vorteil. In einer Umgebung, in der die Kommunikation eingeschrĂ€nkt, weit entfernt oder instabil ist, kann eine dauerhafte Verbindung zu einem einzigen Computer zu einer Schwachstelle werden. Ein autonomer Schwarm kann bestimmte Entscheidungen weiterhin treffen, selbst wenn jeder Roboter nur ĂŒber Informationen aus seiner unmittelbaren Umgebung verfĂŒgt.

Die Ergebnisse wurden mit echten Robotern erzielt, doch die Arbeit befindet sich weiterhin in der experimentellen Forschungsphase. Die Autoren berichten in ihren Tests von einer hohen Klassifikationsgenauigkeit und einer kurzen Synchronisationsverzögerung. Der Code, Videos und ergĂ€nzende Experimente wurden zur VerfĂŒgung gestellt, um die Methode in anderen Schwarmkonfigurationen untersuchen zu können.

NO
Nox42

Der wahre Test wÀre zu sehen, wie viele Roboter ausfallen können, bevor der Schwarm beginnt, schlechte Entscheidungen zu treffen.

LU
LuluCosmos

Und wenn zwei Roboter gleichzeitig unterschiedliche Anomalien feststellen, kommen sie dann trotzdem zu einer Einigung?