Когда однородные объекты взаимодействуют друг с другом при выполнении некоторых функций, они формируют коллективное поведение. Децентрализованное управление роботизированной системой возможно благодаря применению принципа пчелиного роя, когда задействуются все элементы самоорганизующейся коллективной работы. В этом состоит суть роевого интеллекта.
Традиционный метод управления автоматизированными системами – через единый центр. Однако его нельзя назвать совершенным – при потере связи с центром эффективность функционирования робота снизится. Поэтому ученые многих стран работают над созданием нового принципа системы роевого интеллекта, который представляет собой самоорганизующуюся многоагентную команду.
Опытом фундаментальных исследований в этой области поделился Владимир Антонов, кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития СКФУ. Он пояснил, в чем заключается необходимость таких систем.
Ученый отметил, что эффективность самоорганизующихся систем выше, чем построенных по принципу иерархии. Проект его команды направлен на оптимизацию взаимодействия робототехнических агентов по концепции роевого интеллекта, автономности, самоорганизации и кооперации.
Антонов подчеркнул, что в настоящее время в мире не существует примера полностью децентрализованного автономного роя. Созданный ставропольскими учеными принцип взаимодействия однородных роботов сначала будет доведен до прототипа, а потом – до готовой модели.
Глава Северо-Кавказского университета подчеркнул, что в конечном итоге это позволит решать национальные задачи технологического суверенитета нашего государства.
Работоспособность предложенного Владимиром Антоновым решения доказана на уровне математики и имитационного моделирования. В сентябре он выступил с докладом на 33-й международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» в Санкт-Петербурге.
Ставропольский учёный уверен, что после завершения прикладного этапа изысканий роевой беспилотный летательный аппарат найдёт широкое применение в различных областях. В первую очередь, речь идёт о сферах, предполагающих анализ географически привязанных факторов. Это зоны заражения радиацией и химикатами, потенциально пожароопасные природные территории. Также его могут использовать аграрии для анализа состояния посевов и представители других отраслей для своих проектов.