Le singole formiche sono creature relativamente semplici eppure una colonia di formiche può svolgere compiti davvero complessi, come la costruzione intricata, il foraggiamento e la difesa. Di recente, i ricercatori di Harvard si sono ispirati alle formiche per progettare una squadra di robot relativamente semplici in grado di lavorare collettivamente per eseguire compiti complessi utilizzando solo pochi parametri di base. La ricerca è stata pubblicata su ELife .
“Questo progetto è proseguito lungo un costante interesse per la comprensione delle dinamiche collettive di insetti sociali come termiti e api, in particolare come questi insetti possono manipolare l’ambiente per creare complesse architetture funzionali”, ha affermato L. Mahadevan, professore di matematica applicata del Lola England de Valpine, di Biologia Organica ed Evoluzionistica e di Fisica e autore senior dell’articolo.
Il gruppo di ricerca ha iniziato studiando come le formiche carpentiere nere lavorano insieme per scavare e fuggire da un morbido recinto.
“All’inizio, le formiche all’interno del recinto si muovevano in modo casuale, comunicando tramite le loro antenne prima di iniziare a lavorare insieme per sfuggire dal recinto”, ha detto S. Ganga Prasath, un borsista post-dottorato presso la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences e uno degli autori principali del documento.
Le formiche si affidano principalmente alle loro antenne per interagire con l’ambiente e altre formiche, un processo chiamato antenna. I ricercatori hanno osservato che le formiche si riunivano spontaneamente intorno alle aree in cui interagivano più spesso. Una volta che alcune formiche hanno iniziato a scavare tunnel nel recinto, altre si sono rapidamente unite a loro dal di fuori del recinto.
Da queste osservazioni, Mahadevan e il suo team hanno individuato due parametri rilevanti per comprendere il compito di scavo delle formiche; la forza della cooperazione collettiva e la velocità di scavo. Le simulazioni numeriche di modelli matematici che codificano questi parametri hanno mostrato che le formiche possono scavare con successo solo quando cooperano tra loro in modo sufficientemente forte mentre contemporaneamente scavano in modo efficiente.
Spinti da questa comprensione e basandosi sui modelli, i ricercatori hanno costruito formiche robotiche, soprannominate RAnts, per vedere se potevano lavorare insieme per sfuggire da un recinto simile. Invece di feromoni chimici, i RAnt usavano i “fotormoni”, campi di luce che vengono lasciati dai RAnt vaganti che imitano i campi di feromoni o l’antenna.
I RAnts sono stati programmati solo tramite semplici regole locali: seguire il gradiente del campo di fotoromoni, evitare altri robot dove la densità di fotoromoni era alta e raccogliere ostacoli dove la densità di fotoromoni era alta e lasciarli cadere dove il fotoromone era basso. Queste tre regole hanno permesso ai RAnts di sfuggire rapidamente alla loro reclusione e, cosa altrettanto importante, hanno anche permesso ai ricercatori di esplorare regioni di comportamento difficili da rilevare con le formiche vere.
“Abbiamo mostrato come il completamento cooperativo dei compiti possa derivare da regole semplici e simili regole comportamentali possono essere applicate per risolvere altri problemi complessi come la costruzione, la ricerca, il salvataggio e la difesa”, disse Prasath.
Questo approccio è altamente flessibile e resistente agli errori di rilevamento e controllo. Potrebbe essere ampliato e applicato a team di dozzine o centinaia di robot utilizzando una gamma di diversi tipi di campi di comunicazione. È anche più resiliente di altri approcci alla risoluzione collaborativa dei problemi: anche se alcune singole unità robotiche falliscono, il resto del team può completare l’attività.
“Il nostro lavoro, che combina esperimenti di laboratorio, teoria e mimetismo robotico, evidenzia il ruolo di un ambiente malleabile come canale di comunicazione, in cui i segnali auto-rinforzanti portano all’emergere della cooperazione e quindi alla soluzione di problemi complessi. Anche senza rappresentazione globale, pianificazione o ottimizzazione, l’interazione tra semplici regole locali a livello individuale e la fisica incarnata del collettivo porta a un comportamento intelligente ed è quindi probabile che sia rilevante in senso più ampio”, ha affermato Mahadevan.
Gli altri autori principali del documento erano Souvik Mandal e Fabio Giardina, e il documento è stato co-autore di Jordan Kennedy e Venkatesh N Murthy, Raymond Leo Erikson Professore di Biologia Molecolare e Cellulare presso il Dipartimento di Biologia Molecolare e Cellulare.
La ricerca è stata in parte sostenuta dalla National Science Foundation con sovvenzioni PHY1606895, EFRI 18-30901 e 1764269, dalla Swiss National Science Foundation, con sovvenzione P400P2- 191115, dalla Ford Foundation, dal Kavli Institute for Bionano Science and Technology, dalla Simons Foundation e il Fondo Henri Seydoux.
Video: https://youtu.be/a6Yg8C4O0Ps
