Прості роботи, розумні алгоритми

Перевидано Платоном

читають: 0

Головна > прес > Прості роботи, розумні алгоритми

Коли датчики, зв’язок, пам’ять і обчислення видаляються з групи простих роботів, певні набори складних завдань усе ще можна виконувати, використовуючи фізичні характеристики роботів, цю рису команда дослідників під керівництвом Georgia Tech називає «втіленням завдань». » КРЕДИТ Shengkai Li, Georgia Tech

Анотація:
Усі, у кого є діти, знають, що хоча контролювати одну дитину буває важко, контролювати відразу багатьох буває майже неможливо. Змусити зграї роботів працювати разом може бути не менш складним завданням, якщо тільки дослідники ретельно не хореографують їхню взаємодію — як літаки у формуванні — використовуючи дедалі складніші компоненти та алгоритми. Але чого можна надійно досягти, якщо наявні роботи прості, непослідовні та не мають складного програмування для скоординованої поведінки?

Прості роботи, розумні алгоритми

Атланта, Джорджія | Опубліковано 30 квітня 2021 р

Команда дослідників на чолі з Даною Рендалл, професором обчислювальної техніки ADVANCE, і Деніелом Голдманом, професором фізики родини Даннів, обидва з Технологічного інституту Джорджії, намагалися показати, що навіть найпростіші роботи можуть виконувати завдання, які значно перевищують можливості одного, або навіть декілька з них. Мета виконання цих завдань за допомогою того, що команда назвала «тупими роботами» (по суті, мобільними гранульованими частинками), перевершила їхні очікування, і дослідники повідомляють, що їм вдалося видалити всі датчики, зв’язок, пам’ять і обчислення — і натомість виконати низку завдань через використання фізичних характеристик роботів, рису, яку команда називає «втіленням завдань».

BOBbots команди, або «поводяться, організовують, гудять боти», названі на честь піонера гранульованої фізики Боба Берінгера, «настільки тупі, як вони можуть бути», пояснює Рендалл. «Їхні циліндричні шасі мають вібруючі щітки знизу та вільні магніти на периферії, що змушує їх проводити більше часу в місцях з більшою кількістю сусідів». Експериментальна платформа була доповнена точним комп’ютерним моделюванням під керівництвом студента фізики Georgia Tech Shengkai Li, як способу вивчення аспектів системи, незручних для вивчення в лабораторії.

Незважаючи на простоту роботи BOBbots, дослідники виявили, що коли роботи рухаються та натикаються один на одного, за словами Голдмана, «утворюються компактні агрегати, здатні колективно очищати сміття, яке є занадто важким, щоб один міг рухатися». «Хоча більшість людей створюють дедалі складніших і дорогих роботів, щоб гарантувати координацію, ми хотіли побачити, які складні завдання можна виконати за допомогою дуже простих роботів».

Як повідомляється в журналі Science Advances 23 квітня 2021 року, на їхню роботу надихнула теоретична модель частинок, які рухаються на шахівниці. Теоретична абстракція, відома як самоорганізована система частинок, була розроблена для ретельного вивчення математичної моделі BOBbots. Використовуючи ідеї з теорії ймовірностей, статистичної фізики та стохастичних алгоритмів, дослідники змогли довести, що теоретична модель зазнає фазових змін у міру збільшення магнітних взаємодій — раптово змінюється від диспергованих до агрегування у великі компактні кластери, подібно до фазових змін, які ми бачимо. у звичайних повсякденних системах, таких як вода та лід.

«Строгий аналіз не тільки показав нам, як створювати BOBbots, але й виявив внутрішню надійність нашого алгоритму, яка дозволяла деяким роботам бути несправними або непередбачуваними», — зазначає Рендалл, який також є професором комп’ютерних наук і ад’юнктом. професор математики в технічному університеті Джорджії.

# # #

Співпраця ґрунтується на експериментах і симуляціях, також розроблених Бахнісікхою Даттою, Рамом Авінері та Енесом Айдіном з Georgia Tech, а також на теоретичній роботі Андреа Річа та Джошуа Деймуда з Університету штату Арізона та Сари Кеннон з коледжу Клермонт МакКенна, яка недавній випускник Технічного університету Джорджії.

Ця робота є частиною Ініціативи мультидисциплінарних університетських досліджень (MURI), що фінансується Управлінням досліджень армії (ARO) для вивчення основ емерджентних обчислень і колективного інтелекту.

Фінансування: Ця робота була підтримана Міністерством оборони за нагородою MURI №. W911NF-19-1-0233 і нагородами NSF DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 і CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 і CCF-1733812 (DR і DIG); та CCF-1526900 (DR).

####

Про Технологічний інститут Джорджії
Технологічний інститут Джорджії, або Georgia Tech, входить до 10 найкращих державних дослідницьких університетів, які розвивають лідерів, які розвивають технології та покращують стан людини. Інститут пропонує дипломи з бізнесу, обчислювальної техніки, дизайну, інженерії, вільних мистецтв і наук. Майже 40,000 50 студентів, які представляють 149 штатів і 1 країн, навчаються в головному кампусі в Атланті, у кампусах у Франції та Китаї, а також за допомогою дистанційного та онлайн-навчання. Будучи провідним технологічним університетом, Georgia Tech є рушієм економічного розвитку Грузії, південно-східного регіону та країни, проводячи дослідження на суму понад XNUMX мільярд доларів США щорічно для уряду, промисловості та суспільства.

Для отримання додаткової інформації натисніть тут

Контакти:
Трейсі А. Рівз
404-660-2929

Джесс Хант-Ралстон
Комунікації – коледж наук
(404) 385-5207

@GeorgiaTech

Авторське право © Технологічний інститут Джорджії

Якщо у вас є коментар, будь ласка Контакти нам.

Видавці випусків новин, а не 7th Wave, Inc. або Nanotechnology Now, несуть повну відповідальність за точність змісту.

Закладка: