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Des chercheurs de Harvard ont mis au point une flotte de fourmis robotisées qui imitent le comportement auto-organisé des insectes sociaux pour construire et démanteler des structures sans plans ni direction centrale.
Surnommées « RAnts », ces fourmis robotiques ont été conçues par des chercheurs de la John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS).
Ce sont des robots simples et décentralisés qui peuvent s'organiser spontanément pour construire — et tout aussi facilement détruire — des structures complexes.
Au lieu de phéromones chimiques, ces robots utilisent des champs lumineux (photoromones) pour communiquer.
« Notre nouvelle étude montre comment des règles locales simples peuvent conduire à l’émergence d’une réalisation de tâches complexes qui est auto-organisée et donc robuste et adaptative », a déclaré le professeur L. Mahadevan, professeur Lola England de Valpine de mathématiques appliquées, de biologie des organismes et de l’évolution, et de physique à SEAS et FAS.
« Nous introduisons également le concept d’intelligence excorporée, selon lequel la cognition collective ne provient pas uniquement d’agents individuels, mais de leur interaction continue avec un environnement en évolution », explique Mahadevan. ajouté.
phéromones numériques
Fourmis Prouvez qu'il n'est pas nécessaire d'être un génie pour être un excellent bâtisseur. Une équipe formidable suffit. Sans plans ni superviseurs, ces minuscules créatures construisent certains des habitats les plus complexes de la nature.
Et aujourd'hui, les experts s'en inspirent. Ces dernières années, le développement de l'IA s'est concentré sur des puces plus rapides et des intelligences numériques plus puissantes.
Mais le professeur L. Mahadevan et son équipe ont cherché ailleurs, notamment dans l'intelligence exomorphe.
Dans ce modèle, les systèmes intelligents ne sont pas intégrés au matériel du robot. L'intelligence émerge plutôt de l'interaction entre le robot et son environnement.
Cette étude démontre que des agents décentralisés peuvent atteindre des objectifs complexes en suivant des règles physiques minimales et en réagissant à des signaux environnementaux.
Dans la nature, les fourmis communiquent par phéromones — des signaux chimiques qui indiquent où marcher ou où creuser. Pour reproduire ce phénomène, l'équipe de Harvard a utilisé des photormones.
En utilisant un concept biologique appelé stigmergie, selon lequel les individus réagissent aux changements environnementaux effectués par d'autres, l'équipe a créé des « RAnts » qui communiquent par le biais de champs lumineux appelés photormones.
Ces signaux numériques se substituent aux phéromones naturelles, permettant aux robots de coordonner leurs actions en détectant et en modifiant leur environnement dans une boucle de rétroaction continue.
Utilisations diverses
En suivant de simples gradients dans un champ lumineux de « photormone », ces robots créent une boucle de rétroaction qui coordonne l'ensemble du système. essaim.
Ces systèmes fonctionnent selon quelques règles de base, comme le suivi des signaux, le transport des blocs et leur dépôt à des seuils spécifiques.
La beauté du système réside dans sa simplicité. Fait intéressant, l'essaim peut changer de rôle instantanément en ajustant seulement deux paramètres : l'intensité du comportement de suivi de la lumière et le paramètre de dépôt ou de ramassage des blocs.
Un instant, les robots forment une équipe de construction, l'instant d'après, une équipe de démolition.
Ce développement propose un nouveau modèle pour l'autonomie robotique, prouvant ainsi que des tâches complexes et de grande envergure peuvent être gérées grâce à des interactions simples et auto-organisées.
Cela suggère que l'intelligence collective ne réside pas seulement dans le cerveau des robots, mais qu'elle résulte de l'interaction constante entre les agents et leur environnement en constante évolution.
Ces découvertes ouvrent la voie à des applications diverses, allant de la construction autonome en zones dangereuses et de l'exploration planétaire à la création de modèles expérimentaux avancés pour l'analyse du comportement animal.
Les résultats de l'étude ont été détaillés dans la revue PRX Life.
