Roboty uczą się języka zwierząt
Szeroko zakrojone badania obserwacyjne pozwoliły uzyskać podstawowe informacje dotyczące komunikacji między zwierzętami. Interakcje społeczne w grupie są nie tylko odpowiedzialne za zachowania grupowe, ale także prowadzą do tego, że grupa zaczyna się samoorganizować. Biomimetyczne roboty Podczas prac nad projektem ASSISI_bf, realizowanym w ramach unijnej inicjatywy proaktywnej FET, opracowano roboty zdolne wpływać na zachowania grupowe zwierząt, skupiając się na pszczołach i rybach, znanych ze swojej inteligencji rozproszonej. „Naszym głównym celem było stworzenie społeczności robotów, które będą w stanie komunikować się ze społecznościami zwierząt i uczyć się od nich”, wyjaśnia koordynator projektu dr Thomas Schmickl. Naukowcy musieli zmierzyć się z wieloma wyzwaniami, żeby zrozumieć, jak zwierzęta zachowują się w grupach. Po latach eksperymentów czysto biologicznych i modelowania matematycznego udało im się znaleźć sposób na skuteczne rozszyfrowanie tych systemów zbiorowego podejmowania decyzji. W ramach projektu ASSISI_bf zespół stworzył autonomiczne roboty z wykorzystaniem algorytmów ewolucyjnych, dzięki którym roboty mogły dostosowywać się do grup zwierząt oraz nauczyć się, jak wchodzić w interakcje ze zwierzętami w pożądany sposób. Tym wytrzymałym robotom zaprogramowano precyzyjne zachowania biomimetyczne, żeby zagwarantować, że zwierzęta je zaakceptują. Roboty-pszczoły były nieruchome, ale wymagały przeprowadzenia szeregu testów związanych z wytwarzaniem ciepła, wibracji oraz subtelnego ruchu powietrza, przypominającego uderzenia skrzydeł. Do tego celu badacze wykorzystali uczenie maszynowe oraz algorytmy ewolucyjne. Roboty-ryby z kolei zostały zaprogramowane tak, żeby poruszać się jak prawdziwe ryby. Żeby to osiągnąć, naukowcy połączyli robota ze zdalnie uruchamianą mechaniczną przynętą, która uderza ogonem, żeby zwiększyć swoją atrakcyjność wśród ryb. Korzystając z drukowania przestrzennego, w oparciu o skany prawdziwych zwierząt, roboty zostały pokryte kalkomanią, dzięki czemu uzyskały taki sam kolor jak prawdziwe zwierzęta. Roboty były zawsze sterowane zdalnie z laptopa, dzięki czemu możliwe było jednoczesne kontrolowanie wielu robotów. Ponownie skorzystano z technik uczenia maszynowego, tym razem do opracowania modelu behawioralnego prawdziwych ryb, który następnie zaprogramowano robotom-rybom. Wpływ robotów-zwierząt W przypadku społeczności pszczół miodnych i ryb z gatunku danio pręgowany naukowcom udało się stworzyć „pętlę” pomiędzy zwierzętami i robotami. Zwierzęta czuły bodźce wywoływane przez roboty i na nie reagowały, a roboty wyczuwały zwierzęta i na nie reagowały. To umożliwiało zachowania stadne i samoorganizację zarówno zwierząt, jak i robotów. Oprócz uczenia się języka społecznego roju czy stada roboty z projektu ASSISI_bf zostały zaprojektowane również po to, żeby wpływać na zachowania grupowe zwierząt. W perspektywie długoterminowej ta nowa technologia będzie mogła pomagać ludziom w ingerowaniu w społeczności zwierząt, żeby lepiej zarządzać środowiskiem. Jak wyjaśnia dr Schmickl, „chodzi o to, żeby ludzie mogli wyznaczać cele dla tych społeczności, co znajdzie zastosowanie w zrównoważonym rolnictwie i zarządzaniu inwentarzem żywym”. Na przykład zrozumienie zachowania pszczół miodnych i wpływanie na takie zachowanie, po raz pierwszy ze środka ula, przyczyni się do opracowania nowych metod ochrony tego gatunku. Jednocześnie pomoże to naukowcom w odkrywaniu cech, które sprawiają, że społeczności pszczół miodnych są tak zwarte i wydajne. Naukowcy będą także mogli wykorzystywać te cechy w swoich systemach hybrydowych. Biorąc pod uwagę fakt, że roje występują nie tylko w naszym łańcuchu pokarmowym, ale także wśród szkodników, możliwość wpływania na zachowania stadne ma oczywiste korzyści dla bezpieczeństwa żywności i zdrowia ludzkiego. Co ważne, nowo zdobyte informacje mogą być potencjalnie wykorzystywane do zrozumienia społeczności ludzkich.
Słowa kluczowe
ASSISI_bf, robot, ryba, rój, pszczoła miodna, biomimetyczny, uczenie maszynowe
