Como formigas e robôs escapam de uma prisão sem um plano ou planejador

As formigas individuais são criaturas relativamente simples e, no entanto, uma colônia de formigas pode realizar tarefas realmente complexas, como construção intrincada, forrageamento e defesa.

Recentemente, pesquisadores de Harvard se inspiraram nas formigas para projetar uma equipe de robôs relativamente simples que podem trabalhar coletivamente para realizar tarefas complexas usando apenas alguns parâmetros básicos.

A pesquisa foi publicada em eLife.

“Este projeto continuou com um interesse permanente em entender a dinâmica coletiva de insetos sociais, como cupins e abelhas, especialmente como esses insetos podem manipular o ambiente para criar arquiteturas funcionais complexas”, disse L Mahadevan, professor de matemática aplicada de Lola England de Valpine. , de Organismic and Evolutionary Biology, and Physics, e autor sênior do artigo.

A equipe de pesquisa começou estudando como as formigas carpinteiras negras trabalham juntas para escavar e escapar de um curral macio.

“No início, as formigas dentro do curral se moviam aleatoriamente, comunicando-se por meio de suas antenas antes de começarem a trabalhar juntas para escapar do curral”, disse S Ganga Prasath, pós-doutorando da Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences e um dos principais autores do artigo.

As formigas dependem principalmente de suas antenas para interagir com o ambiente e outras formigas, um processo denominado antenação. Os pesquisadores observaram que as formigas se reuniam espontaneamente em torno de áreas onde interagiam com mais frequência. Uma vez que algumas formigas começaram a cavar um túnel no curral, outras rapidamente se juntaram a eles. Com o tempo, a escavação em um desses locais prosseguiu mais rápido do que em outros e as formigas finalmente abriram um túnel para fora do curral.

A partir dessas observações, Mahadevan e sua equipe identificaram dois parâmetros relevantes para entender a tarefa de escavação das formigas; a força da cooperação coletiva e a taxa de escavação. Simulações numéricas de modelos matemáticos que codificam esses parâmetros mostraram que as formigas podem escavar com sucesso apenas quando cooperam umas com as outras de forma suficientemente forte enquanto simultaneamente escavam com eficiência.

Impulsionados por esse entendimento e com base nos modelos, os pesquisadores construíram formigas robóticas, apelidadas de RAnts, para ver se poderiam trabalhar juntas para escapar de um curral semelhante. Em vez de feromônios químicos, os RAnts usaram “fotormônios”, campos de luz que são deixados para trás pelos RAnts itinerantes que imitam campos de feromônios ou antenas.

Os RAnts foram programados apenas por meio de regras locais simples: seguir o gradiente do campo do fotormônio, evitar outros robôs onde a densidade do fotormônio era alta e pegar obstáculos onde a densidade do fotormônio era alta e soltá-los onde o fotormônio era baixo. Essas três regras permitiram que os RAnts escapassem rapidamente de seu confinamento e, igualmente importante, também permitiram que os pesquisadores explorassem regiões de comportamento que eram difíceis de detectar com formigas reais.

“Mostramos como a conclusão cooperativa de tarefas pode surgir a partir de regras simples e regras semelhantes de comportamento podem ser aplicadas para resolver outros problemas complexos, como construção, busca e salvamento e defesa”. disse Prasath.

Esta abordagem é altamente flexível e robusta a erros de detecção e controle. Poderia ser ampliado e aplicado a equipes de dezenas ou centenas de robôs usando uma variedade de diferentes tipos de campos de comunicação. Também é mais resiliente do que outras abordagens para a solução colaborativa de problemas – mesmo que algumas unidades robóticas individuais falhem, o restante da equipe pode concluir a tarefa.

“Nosso trabalho, combinando experimentos de laboratório, teoria e mimetismo robótico, destaca o papel de um ambiente maleável como um canal de comunicação, pelo qual sinais auto-reforçados levam ao surgimento de cooperação e, assim, à solução de problemas complexos. Mesmo sem representação global, planejamento ou otimização, a interação entre regras locais simples no nível individual e a física incorporada do coletivo leva a um comportamento inteligente e, portanto, provavelmente será relevante de forma mais ampla”, disse Mahadevan.