Международная группа исследователей под руководством компьютерщика Андреаджованни Рейны из Констанцского университета показала: простое правило, подсказанное биологией, помогает роям быстро приходить к четкому консенсусу, даже когда части информации в группе доверять нельзя.
Их работа опубликована в Nature Communications. Авторы полагают, что это широко распространенное правило взаимодействия сделает роботов менее уязвимыми к шумной информации, которая характерна для реальных сценариев применения.
Скопировать сообщение или выждать паузу
Исследователи сравнили два простых способа реакции робота на информацию, противоречащую его собственному мнению. Первое правило, прямое переключение, заставляет машину немедленно отказаться от текущей позиции и принять только что полученное сообщение. Тут нужно мало памяти и вычислительной мощности, но противоречивые или неточные данные заставляют рой бесконечно менять мнения, так и не формируя явного большинства.
Второе правило, перекрестное торможение, добавляет короткий, но важный промежуточный шаг. «Ключ в моменте нерешительности. Информация, противоречащая мнению робота, не копируется сразу. Вместо этого машина делает паузу и временно становится неприверженной, прежде чем принять новые данные», объясняет Рейна.
Правило подсмотрено у пчелиных колоний, ищущих новое гнездо. Пчелы, поддерживающие одно место, посылают стоп-сигналы, тормозящие сородичей, которые рекламируют конкурирующие варианты. «Это простое поведение не дает колонии остаться разделенной между альтернативами и позволяет достичь консенсуса по единственному месту. Тот же принцип отлично работает и у роботов».
Когда несколько машин вводят рой в заблуждение
Ученые рассмотрели несколько сценариев, при которых информация в рое становится ненадежной. Например, часть роботов упрямо поддерживает один вариант, игнорируя все возражения. Другие иногда полагаются на собственные ограниченные наблюдения, а не на данные группы. Плюс сообщения между машинами могут искажаться из-за технических сбоев или намеренного внешнего вмешательства.
«Всем знакомы ситуации, когда небольшое, но настойчивое меньшинство сильно влияет на коллективное решение, говорит Рейна. Подобные эффекты встречаются в человеческих обществах, группах животных и искусственных системах. Для роя роботов источником может быть неисправная машина, неполные данные сенсоров или кибератака».
Выяснилось: при таких помехах прямое переключение часто давало слабое большинство или затяжную нерешительность. Перекрестное торможение, напротив, обычно позволяло рою приходить к более ясным и быстрым решениям. Преимущество сохранялось даже при выборе из более чем двух вариантов и при увеличении размера роя.
Один из самых неожиданных результатов: умеренный уровень помех иногда повышал точность перекрестного торможения. Ограниченное количество ненадежной информации мешало рою остановиться на худшем варианте, повышая шансы на лучшее решение. «Это значит, что устойчивые коллективные системы не обязаны устранять каждый источник шума. При правильных условиях несовершенства могут помочь рою избежать плохого выбора», поясняет Рейна.
Тот же принцип в клетках, мозгах и ульях
Перекрёстное торможение встречается не только у медоносных пчёл. Похожие схемы тормозящих взаимодействий видны на самых разных уровнях биологической организации: от сетей нейронов до молекулярных регуляторных контуров, управляющих клеточным циклом. Системы разные, а логика одна - «победитель забирает всё». Конкурирующие варианты подавляют друг друга, пока не остаётся один очевидный исход.
«Когда один и тот же паттерн повторяется на столь разных масштабах, это может указывать на мощный общий принцип превращения конкурирующих сигналов в единственное чёткое решение. И этот принцип мы можем позаимствовать, чтобы строить более совершенные рои роботов», - говорит Рейна.
Исследование связывает биологию и инженерию в обе стороны. Природные системы дают вдохновение для проектирования надёжных автономных роботов, а математический анализ и эксперименты с роботами помогают учёным понять, почему похожие механизмы принятия решений повторяются в природе снова и снова.
Для будущих роёв роботов такие биоинспирированные механизмы могли бы обеспечить быстрые решения. Например, какую часть зоны бедствия обследовать первой, какая экологическая угроза требует самого срочного реагирования или куда направить ограниченные ресурсы.
