Рой роботов по принципу swarmanoid

Как и простые правила у муравьев, термитов и пчел, нормативы, регулирующие поведение роботов, могут привести к совокупному поведению роя для совместной разведки, транспортировки, строительства и других задач. Рой роботов может отличаться от тех, которые существуют в живой природе в самых разных соотношениях. Рой роботов может использовать сочетание прямых и косвенных методов коммуникации, включая отправку сложных сигналов на большие расстояния. Рой роботов может состоять из разнородных агентов – сочетания различных видов роботов, работающих вместе для выполнения поставленных задач. Например, «swarmanoid» является гетерогенным роем «глаз-ботов, рук-ботов и ног-ботов», которые работают вместе, чтобы решать определенные задачи.

Самое важное отличие между стаями животных и роботов состоит в том, что рои роботов сконструированы, в то время как поведение роя в природе эволюционировало со временем. Рои в природе не имеют центрального оператора или «общей оперативной картины». Стаи роботов, с другой стороны, в конечном счете, работают по направлению, заданному человеком для выполнения конкретной задачи.

Сейчас все больше и больше автономных роботизированных систем позволяют создать потенциал для роевого поведения, где один человек сможет управлять большим количеством совместных роботизированных систем.

Исследования, проводившиеся в начале 2000-х годов, показали, что взаимодействие наземных и воздушных роботизированных транспортных средств может поддерживать несколько сенсорных механизмов, обеспечивая повсеместное покрытие датчиков в большом регионе. Однако координация нескольких воздушных и наземных транспортных средств, обслуживающих различные цели миссии в динамичной и сложной обстановке, какой, безусловно, являются боевые действия, – сложная задача. Алгоритмы роя в разведке на основе природных систем для координации деятельности многих организаций могут обеспечить многообещающую альтернативу в традиционных подходах по управлению и контролю. Адаптивные алгоритмы в ходе экспериментов и тренингов НАСА во второй половине 2000-х гг. продемонстрировали способность справляться с некоторыми незапланированными сбоями оборудования в ходе демонстрации без вмешательства человека.

В 2012 г. роевое моделирование начала проводить Высшая школа ВМС США в Калифорнии. В том же году глава ВМС США подписал инициативу под названием Консорциум по образованию и исследованию робототехнических и беспилотных систем – Consortium for Robotics and Unmanned Systems Education and Research (CRUSER). Тогда было заявлено, что в 2015 г. команда школы проведет соревнование-сражение с группой из другой команды, где будут задействованы 100 беспилотников. В первую очередь будут отрабатываться алгоритмы идентификации «свой-чужой» во время высокоскоростного воздушного боя, где силы будут распределены 50 на 50. Данный эксперимент был проведен в срок. Следующей задачей была автономная работа роботов, которые должны сами принимать решение и ориентироваться в пространстве.

В 2014 г. Управление военно-морских исследований продемонстрировало рой небольших лодок на реке Джеймс, осуществив сопровождение корабля. А в Гарвардской лаборатории в 2014 г. провели показательный эксперимент с небольшими роботами, которые успешно выполнили поставленную задачу.

Последний эксперимент состоялся в ноябре 2019 г., когда запущенный с воздуха и восстанавливаемый БПЛА X-61A Gremlins Агентства DARPA совершил первый полет. В ходе летных испытаний, проведенных на полигоне Дагвэй в штате Юта, был проведен воздушный запуск и свободный полет беспилотника Gremlin с пилона крыла C-130 Hercules, а также демонстрация ряда возможностей в течение одного часа и 41 минуты полета, согласно данным Dynetics.

Первоначально испытание было отложено из-за ущерба, нанесенного серией землетрясений, которые повредили военно-морскую станцию в Калифорнии 4 и 5 июля 2019 года. Программа Gremlin, начатая в 2015 г., предназначена для создания беспилотных летательных аппаратов, которые летают в строю и работают в тандеме для выполнения заданных заданий, таких как обмен информацией и координация разведывательной, разведывательной и разведывательной информации в оспариваемом воздушном пространстве.

А так как они запускаются с воздуха, рой из дюжины «гремлинов» может быть развернут далеко впереди перед средствами нанесения удара (скажем, путем подачи данных в F-35 Lighting II и дальнейшего улучшения взгляда командира на пространство сражения, устраняя туман и трение войны) или в миссиях с коротким сроком уведомления, чтобы сделать что-то вроде поддержки спецоперации глубоко в тылу врага.

Предполагаемая низкая стоимость и ожидаемое большое количество развертываемых «гремлинов» позволяют DARPA говорить, что они могут «брать существенный операционный риск»: беспилотники могут летать в районы с усиленной интегрированной противовоздушной обороной, где пилоты-люди или даже дорогие дроны, такие как RQ-4 Global Hawks или RQ-170 Sentinel, будут уничтожены. Но так как «гремлинов» много, то гораздо лучше сначала бросать их на сложные цели.

Конечно же, в подобных решениях основной вопрос состоит в том, как удалось добиться нового уровня коммуникации между роботизированными комплексами? В целом при попытке описать содержимое трафика сообщений в цепочке команд в критических ситуациях была использована техника прослеживания связи сообщений с друг с другом через формальные ссылки. Были построены «группы связных сообщений», которые не требовали толкования предмета сообщения и при дальнейшем анализе однозначно идентифицировали события в кризисной ситуации. Например, одна такая группа, которая была составлена из трафика сообщений в кризисной ситуации, найденной в файлах трех командных штабов, содержала 105 сообщений, касающихся подготовки высадки десанта. Другие наборы сообщений были связаны с другими событиями, такими как обеспечение медицинских поставок или подготовка списков эвакуации. Данная техника, таким образом, предоставила возможность отфильтровать все кризисные сообщения в формат, где они могут быть проанализированы – с помощью компьютеров или людей – без заранее определенных тематических категорий. Таким образом, предоставлялся способ быстро обнаружить сообщение, имеющее необходимую информацию (так как оно было выражено обычным языком), которая требовалась для принятия решения.

Считается, что профессор Ванневар Буш из Массачусетского технологического института был, вероятно, первым, кто придумал новый способ мышления по построению путей обмена информацией. Он предположил, что хранение персональной информации и система отбора индивида может быть основана на прямых связях между документами, а не на обычных связях между индексацией и документами. Эти прямые соединения должны были быть сохранены в виде следов в литературе. Тогда в любой момент в будущем сам человек или кто-то из его друзей сможет получить этот маршрут от документа к документу без необходимости описания каждого документа с набором дескрипторов или отслеживания его через «древо» классификации.

Отсюда возникает понятие роевой разведки. Вместо того чтобы интерпретировать предмет информации, которой обмениваются в борьбе с противником, возможно создание системы управления, которая будут просто отслеживать потоки информации. Такие потоки будут определять предмет, содержащийся в сообщениях, абсолютно без необходимости классифицировать информацию.

Любое обсуждение управления и контроля было бы неполным без упоминания концепции нечетких множеств, разработанной профессором Лютфи Заде в Университете Калифорнии, Беркли, в 1965 г. Концепция направлена на неопределенность, которая присуща большинству естественных языков и обеспечивает основу для качественного подхода к анализу управления и контроля в распределенной летальности. В настоящее время она используется в широком диапазоне областей, где информация является неполной или неточной, и была расширена на многие, в основном математические, конструкции и теоремы, в которых присутствует неясность и неопределенность. Этот подход к изучению информационных систем приобрел значительное число последователей и теперь включает в себя основные исследования в таких областях, как распознавание образов, интеллектуальный анализ данных, алгоритмы машинного обучения и визуализации, все из которых построены на теоретической основе теории информационных систем.

На данный момент в американском ВПК «роение является ключевой областью для разработок ИИ и БПЛА, требующей использования искусственного интеллекта для калибровки движения роя и тактики для достижения определенной цели. Как правило, рой состоит из небольших многороторных беспилотников, мини-вертолетов или «бродячих боеприпасов», запускаемых из трубки, с разнородными возможностями, такими как разведка-наблюдение-рекогносцировка, электронная война или доставка полезного груза боеприпасов, как это делает Coyote компании Raytheon».