简单的机器人，智能的算法

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当传感器、通信、内存和计算从一组简单的机器人中移除时，某些复杂的任务仍然可以通过利用机器人的物理特性来完成，佐治亚理工学院领导的一组研究人员将这种特性称为“任务体现”。 ”信用李盛凯，佐治亚理工学院

摘要：
任何有孩子的人都知道，虽然控制一个孩子可能很难，但同时控制多个孩子几乎是不可能的。让成群的机器人一起工作同样具有挑战性，除非研究人员使用越来越复杂的组件和算法仔细设计它们的交互——比如编队中的飞机。但是，当手头的机器人简单、不一致并且缺乏用于协调行为的复杂编程时，可以可靠地完成什么？

简单的机器人，智能算法

乔治亚州亚特兰大 | 发表于 30 年 2021 月 XNUMX 日

由佐治亚理工学院 ADVANCE 计算学教授 Dana Randall 和 Dunn Family 物理学教授 Daniel Goldman 领导的一组研究人员试图证明，即使是最简单的机器人仍然可以完成远远超出机器人能力范围的任务，甚至是其中的几个。使用团队所谓的“哑机器人”（本质上是移动的颗粒）完成这些任务的目标超出了他们的预期，研究人员报告说能够移除所有传感器、通信、内存和计算——而是通过完成一系列任务利用机器人的物理特征，团队称之为“任务体现”的特征。

Randall 解释说，该团队的 BOBbot 或以粒子物理学先驱 Bob Behringer 的名字命名的“行为、组织、嗡嗡声机器人”“几乎和他们一样愚蠢”。 “他们的圆柱形底盘下面有振动刷，外围有松动的磁铁，这导致他们在有更多邻居的地方花费更多时间。” 该实验平台由佐治亚理工学院物理系学生李盛凯领导的精确计算机模拟作为补充，作为研究不方便在实验室学习的系统方面的一种方式。

高盛表示，尽管 BOBbots 很简单，但研究人员发现，当机器人移动并相互碰撞时，“形成紧凑的聚集体，能够共同清除那些太重而无法单独移动的碎片”。 “虽然大多数人制造越来越复杂和昂贵的机器人来保证协调，但我们想看看用非常简单的机器人可以完成哪些复杂的任务。”

正如 23 年 2021 月 XNUMX 日在《科学进展》杂志上报道的那样，他们的工作受到了粒子在棋盘上四处移动的理论模型的启发。开发了一种称为自组织粒子系统的理论抽象，以严格研究 BOBbots 的数学模型。利用概率论、统计物理学和随机算法的思想，研究人员能够证明，随着磁相互作用的增加，理论模型会发生相变——突然从分散变为聚集在大而紧凑的集群中，类似于我们看到的相变在常见的日常系统中，如水和冰。

“严格的分析不仅向我们展示了如何构建 BOBbots，而且还揭示了我们算法的固有稳健性，这使得一些机器人出现故障或不可预测，”同时担任计算机科学教授和兼职教授的 Randall 指出乔治亚理工学院数学教授。

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此次合作基于佐治亚理工学院的 Bahnisikha Dutta、Ram Avinery 和 Enes Aydin 设计的实验和模拟，以及亚利桑那州立大学的 Andrea Richa 和 Joshua Daymude 以及克莱蒙特麦肯纳学院的 Sarah Cannon 的理论工作。最近乔治亚理工学院的毕业生。

这项工作是由陆军研究办公室 (ARO) 资助的多学科大学研究计划 (MURI) 的一部分，旨在研究新兴计算和集体智能的基础。

资金：这项工作得到了国防部 MURI 奖号的支持。 W911NF-19-1-0233 和 NSF 授予 DMS-1803325 (SC)； CCF-1422603、CCF-1637393 和 CCF-1733680 (AWR)； CCF-1637031 和 CCF-1733812（DR 和 DIG）；和 CCF-1526900 (DR)。

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关于佐治亚理工学院
佐治亚理工学院或佐治亚理工学院是排名前十的公立研究型大学，致力于培养发展先进技术和改善人类状况的领导者。该学院提供商业，计算机，设计，工程，文科和自然科学学位。它的近10名学生来自40,000个州和50个国家，分别在亚特兰大的主要校园，法国和中国的校园内以及通过远程和在线学习来学习。作为一流的科技大学，佐治亚理工学院是佐治亚州，东南部乃至全国经济发展的引擎，每年为政府，企业和社会进行超过149亿美元的研究。

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