Jornal Internacional de Swarm Intelligence e Computação Evolutiva

Abstrato

Os padrões espaço-temporais atuam como mecanismos computacionais que governam o comportamento emergente em enxames robóticos

Terry Jack MDA, Khuman SA e Owa K

O nosso objetivo é controlar um enxame robótico sem remover a sua natureza semelhante a um enxame. Por outras palavras, pretendemos controlar intrinsecamente o comportamento emergente de um enxame robótico. As tentativas anteriores de governar os enxames robóticos ou o seu comportamento emergente autocoordenado revelaram-se ineficazes, em grande parte devido à aleatoriedade inerente ao enxame (tornando-o difícil de prever) e à simplicidade absoluta (não têm um líder, qualquer tipo de controlo centralizado, comunicação de longo alcance, conhecimento global, modelos internos complexos e operam apenas com base em algumas regras básicas e reativas). O principal problema é que os fenómenos emergentes em si não são totalmente compreendidos, apesar de estarem na vanguarda da investigação actual. A investigação em autómatos celulares 1D e 2D descobriu uma camada computacional oculta que preenche a lacuna micromacro (ou seja, como os comportamentos individuais ao nível micro influenciam os comportamentos globais ao nível macro). A nossa hipótese é que também existem mecanismos computacionais incorporados no cerne do comportamento emergente de um enxame robótico. Para testar esta teoria, simulámos enxames robóticos (representados tanto como partículas como redes dinâmicas) e depois desenhámos regras locais para induzir vários tipos de comportamentos emergentes inteligentes (bem como desenhámos algoritmos genéticos para evoluir enxames robóticos com comportamentos emergentes). Por fim, analisámos estes enxames robóticos e confirmamos a nossa hipótese com sucesso; analisar os seus desenvolvimentos e interações ao longo do tempo revelou várias formas de padrões espaço-temporais incorporados que armazenam, propagam e processam informação paralelamente através do enxame de acordo com alguma lógica interna baseada em colisões (resolvendo o mistério de como os robôs simples são capazes de se autocoordenar e permitir que comportamentos globais surjam em todo o enxame).