Roboterisierte „Ameisen“ haben das Bauen und Zerstören ohne Einsatz fortgeschrittener künstlicher Intelligenz gemeistert

Kurz zu den Nachrichten

In naher Zukunft werden die ersten Schritte zur Erschließung anderer Planeten höchstwahrscheinlich von Robotern durchgeführt – von großen Maschinen bis hin zu mikroskopischen Geräten. Die Größe dieser Apparate begrenzt ihre Rechenkapazitäten, jedoch zeigen Beobachtungen terrestrischer Insekten, dass kollektives Verhalten auch ohne komplexe KI entstehen kann: einfache Interaktionsregeln reichen aus.

Neues Experiment

Eine Gruppe von Wissenschaftlern aus Harvard und dem Madras Institute of Technology (Indien) hat Mini-Roboter entwickelt, die RAnts („robotisierte Ameisen“) genannt werden. Die Forscher betonen, dass der Name „antdroids“ (Androide-Ameisen) passender wäre, aber das ist nicht entscheidend. Ziel des Projekts ist es, adaptives Gruppenverhalten von Robotern ohne leistungsstarke Rechensysteme zu untersuchen.

Ergebnisse

- Selbstorganisation: Eine kleine Gruppe von RAnts konnte ihre Aktionen koordinieren und einfache Strukturen bauen/zerstören, ohne zentrale Steuerung.

- Anwendung: Solche Roboter könnten für den autonomen Bau in gefährlichen Bereichen eingesetzt werden, einschließlich Weltraumobjekten.

Mechanismus der Interaktion

Die Koordination wird durch zwei einstellbare Parameter erreicht:

1. Die Wechselwirkungskraft zwischen Robotern.
2. Die Geschwindigkeit des Auf- bzw. Ablegens von Bausteinen bei Erreichen eines Signalgrenzwerts.

Roboter hinterlassen außerdem auf der Oberfläche Markierungen – Fotomonen (Lichtsignale, die chemische Ferromole imitieren). Um diese Markierungen versammeln sie sich in Gruppen. Je mehr Roboter an einem Ort konzentriert sind, desto aktiver bauen oder zerstören sie.

Kollektives Wissen

Wie einer der Autoren erklärt, demonstrieren die Roboter Grundlagen kollektiven Intellekts: nicht nur Interaktion innerhalb des Teams, sondern auch ständige Reaktion auf eine sich verändernde Umgebung. Einfache lokale Regeln führen zu selbstorganisierendem, stabilem und adaptivem Ausführen komplexer Aufgaben. Die Markierungen in der Umgebung wirken als Hinweise, die die gesamte Umgebung in den Steuerungsprozess einbeziehen, wodurch die Belastung der Rechenressourcen der Roboter und der zentralen Kontrolle reduziert wird.

Damit haben die Forscher gezeigt, dass selbst einfache autonome Geräte effektive kollektive Arbeit leisten können, was Perspektiven für zukünftige Weltraummissionen eröffnet.