Einfache Roboter, intelligente Algorithmen

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Wenn einer Gruppe einfacher Roboter Sensoren, Kommunikation, Speicher und Berechnungen entzogen werden, können bestimmte komplexe Aufgaben immer noch durch Ausnutzung der physischen Eigenschaften der Roboter erledigt werden, eine Eigenschaft, die ein Forscherteam unter der Leitung von Georgia Tech als „Aufgabenverkörperung“ bezeichnet. " CREDIT Shengkai Li, Georgia Tech

Wenn einer Gruppe einfacher Roboter Sensoren, Kommunikation, Speicher und Berechnungen entzogen werden, können bestimmte Sätze komplexer Aufgaben immer noch durch Ausnutzung der physikalischen Eigenschaften der Roboter erledigt werden, eine Eigenschaft, die ein Forscherteam unter der Leitung von Georgia Tech als „Aufgabenverkörperung“ bezeichnet. ” CREDIT Shengkai Li, Georgia Tech

Abstract:
Jeder mit Kindern weiß, dass die Kontrolle eines Kindes zwar schwierig sein kann, die gleichzeitige Kontrolle vieler Kinder jedoch nahezu unmöglich sein kann. Die Schwärme von Robotern dazu zu bringen, gemeinsam zu arbeiten, kann ebenso schwierig sein, es sei denn, die Forscher choreografieren ihre Interaktionen - wie Ebenen in Formation - sorgfältig mit immer ausgefeilteren Komponenten und Algorithmen. Aber was kann zuverlässig erreicht werden, wenn die vorhandenen Roboter einfach, inkonsistent und ohne ausgefeilte Programmierung für koordiniertes Verhalten sind?

Einfache Roboter, intelligente Algorithmen

Atlanta, GA | Veröffentlicht am 30. April 2021

Ein Forscherteam unter der Leitung von Dana Randall, ADVANCE-Professorin für Informatik, und Daniel Goldman, Dunn-Familienprofessor für Physik, beide am Georgia Institute of Technology, wollte zeigen, dass selbst die einfachsten Roboter noch Aufgaben erfüllen können, die weit über die Fähigkeiten eines jeden hinausgehen. oder sogar einige von ihnen. Das Ziel, diese Aufgaben mit dem zu erledigen, was das Team als „dumme Roboter“ (im Wesentlichen mobile körnige Partikel) bezeichnete, übertraf ihre Erwartungen. Die Forscher berichten, dass sie alle Sensoren, Kommunikation, Speicher und Berechnungen entfernen und stattdessen eine Reihe von Aufgaben erledigen können Nutzung der physischen Eigenschaften der Roboter, eine Eigenschaft, die das Team als „Verkörperung von Aufgaben“ bezeichnet.

Die BOBbots des Teams oder „benehmende, organisierende, summende Bots“, die nach dem Pionier der granularen Physik, Bob Behringer, benannt wurden, sind „so dumm wie sie nur sein können“, erklärt Randall. "Ihr zylindrisches Chassis hat vibrierende Bürsten darunter und lose Magnete an ihrer Peripherie, wodurch sie mehr Zeit an Orten mit mehr Nachbarn verbringen." Die experimentelle Plattform wurde durch präzise Computersimulationen unter der Leitung des Physikstudenten Shengkai Li von Georgia Tech ergänzt, um Aspekte des Systems zu untersuchen, die für das Studium im Labor unpraktisch sind.

Trotz der Einfachheit der BOBbots stellten die Forscher fest, dass sich beim Bewegen und Anstoßen der Roboter „kompakte Aggregate bilden, die in der Lage sind, gemeinsam Trümmer zu entfernen, die zu schwer sind, um sich allein zu bewegen“, so Goldman. „Während die meisten Menschen immer komplexere und teurere Roboter bauen, um die Koordination zu gewährleisten, wollten wir sehen, welche komplexen Aufgaben mit sehr einfachen Robotern erledigt werden können.“

Ihre Arbeit, wie am 23. April 2021 in der Zeitschrift Science Advances berichtet, wurde von einem theoretischen Modell von Partikeln inspiriert, die sich auf einem Schachbrett bewegen. Eine theoretische Abstraktion, die als selbstorganisierendes Partikelsystem bekannt ist, wurde entwickelt, um ein mathematisches Modell der BOBbots genau zu untersuchen. Mithilfe von Ideen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie, der statistischen Physik und stochastischen Algorithmen konnten die Forscher nachweisen, dass das theoretische Modell mit zunehmenden magnetischen Wechselwirkungen eine Phasenänderung erfährt - die sich in großen, kompakten Clustern abrupt von dispergiert zu aggregiert ändert, ähnlich wie wir es bei Phasenänderungen sehen in alltäglichen Systemen wie Wasser und Eis.

„Die strenge Analyse hat uns nicht nur gezeigt, wie man die BOBbots erstellt, sondern auch eine inhärente Robustheit unseres Algorithmus, die es einigen Robotern ermöglichte, fehlerhaft oder unvorhersehbar zu sein“, bemerkt Randall, der auch als Professor für Informatik und Adjunct fungiert Professor für Mathematik an der Georgia Tech.

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Die Zusammenarbeit basiert auf Experimenten und Simulationen, die auch von Bahnisikha Dutta, Ram Avinery und Enes Aydin von Georgia Tech entworfen wurden, sowie auf theoretischen Arbeiten von Andrea Richa und Joshua Daymude von der Arizona State University und Sarah Cannon vom Claremont McKenna College ein Absolvent der Georgia Tech.

Diese Arbeit ist Teil einer multidisziplinären universitären Forschungsinitiative (MURI), die vom Army Research Office (ARO) finanziert wird, um die Grundlagen der Entstehung von Berechnungen und der kollektiven Intelligenz zu untersuchen.

Finanzierung: Diese Arbeit wurde vom Verteidigungsministerium unter der MURI-Auszeichnung Nr. W911NF-19-1-0233 und von NSF Awards DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 und CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 und CCF-1733812 (DR und DIG); und CCF-1526900 (DR).

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Über das Georgia Institute of Technology
Das Georgia Institute of Technology oder Georgia Tech ist eine der Top 10 der öffentlichen Forschungsuniversitäten, die Führungskräfte entwickeln, die die Technologie vorantreiben und die menschliche Verfassung verbessern. Das Institut bietet Abschlüsse in den Bereichen Wirtschaft, Computer, Design, Ingenieurwesen, Geisteswissenschaften und Naturwissenschaften an. Die fast 40,000 Studenten aus 50 Bundesstaaten und 149 Ländern studieren auf dem Hauptcampus in Atlanta, an Standorten in Frankreich und China sowie durch Fern- und Online-Lernen. Als führende technologische Universität ist Georgia Tech ein Motor der wirtschaftlichen Entwicklung für Georgia, den Südosten und die Nation und führt jährlich Forschungsarbeiten in Höhe von mehr als 1 Milliarde US-Dollar für Regierung, Industrie und Gesellschaft durch.

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