简单的机器人智能算法
2021年12月30日发布:由佐治亚理工学院的 ADVANCE 计算教授 Dana Randall 和 Dunn Family 物理学教授 Daniel Goldman 领导的一组研究人员试图证明，即使是最简单的机器人仍然可以完成远远超出个人能力的任务，甚至是其中的几个。使用团队称为“哑机器人”(基本上是可移动的颗粒)完成这些任务的目标超出了他们的预期，研究人员报告说能够移除所有传感器、通信、内存和计算——而是完成一组任务通过利用机器人的身体特征，团队称之为“任务体现”的特征。
兰德尔解释说，该团队的 BOBbots 或以颗粒物理先驱 Bob Behringer 的名字命名的“行为、组织、嗡嗡声机器人”“几乎和他们一样愚蠢”。“他们的圆柱形底盘下面有振动刷，外围有松散的磁铁，导致他们在有更多邻居的地方花更多时间。” 该实验平台辅以佐治亚理工学院物理学生李盛凯领导的精确计算机模拟，作为研究该系统不便在实验室研究的方面的一种方式。
尽管 BOBbots 很简单，但研究人员发现，当机器人移动并相互碰撞时，“紧凑的聚集体形成，能够共同清除对于一个人来说太重而无法移动的碎片，”戈德曼说。“虽然大多数人建造越来越复杂和昂贵的机器人来保证协调，但我们想看看用非常简单的机器人可以完成哪些复杂的任务。”
正如 2021 年 4 月 23 日在《科学进展》杂志上报道的那样，他们的工作受到棋盘上粒子移动的理论模型的启发。开发了一种称为自组织粒子系统的理论抽象来严格研究 BOBbot 的数学模型。使用概率论、统计物理学和随机算法的思想，研究人员能够证明，随着磁相互作用的增加，理论模型会发生相变——从分散到聚集成大而紧凑的簇，类似于我们的相变。见于常见的日常系统，如水和冰。
“严格的分析不仅向我们展示了如何构建 BOBbots，而且还揭示了我们算法的内在稳健性，这使得一些机器人出现故障或不可预测，”同时担任计算机科学教授和兼职教授的兰德尔指出。佐治亚理工学院数学教授。