蜂群智慧一直我們激發(fā)著我們的靈感，帶來了最新的科技進(jìn)步，美國軍方也正在實驗機(jī)器人船只和飛行器集群。
隨著機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展，科學(xué)家一直從自然世界獲取研究線索，這不僅表現(xiàn)在使用克隆的老鼠肌肉、水母身上的物質(zhì)等動物材料來制造機(jī)器人，還表現(xiàn)在把機(jī)器人造成動物的樣子，例如機(jī)器狗或機(jī)器貓。
現(xiàn)在，這些科學(xué)家正在研究通過模擬一個蜂群來模仿智能。
機(jī)器人學(xué)家把“蜂群機(jī)器人”（swarm robotics）這個名字賦予給了那些能夠在多個個體間進(jìn)行行為協(xié)作、表現(xiàn)得像一個整體的機(jī)器人群組。奧地利格拉茨大學(xué)人工生命實驗室的Thomas Schmickl指出，研發(fā)出像人類一樣、即便只是像狗一樣復(fù)雜的機(jī)器人還有很長的路要走，但在對昆蟲世界卻存在一定的可能性——當(dāng)這些簡單的動物成群出現(xiàn)時，它們的行為就會變得非常機(jī)靈，有助于我們洞悉如何模擬智力。
Schmickl目前制造的機(jī)器人主要在水下活動——是一個由20只游泳機(jī)器人組成的機(jī)器人群，它們叫做Jeff（見下方視頻），這其實是模擬了魚群。借助于歐盟支持的 Collective Cognitive Robots Project，他希望開發(fā)出硬件、算法和軟件來讓群體行為變得更加智能。
“整體性、非規(guī)模性的技術(shù)當(dāng)前在各個領(lǐng)域都處于撞墻期，”Schmickl說。他指出，現(xiàn)在的機(jī)器人都有多個中央處理單元，“蜂群”不一定就是由一群機(jī)器蟲組成的軍隊。“我們談?wù)摰奈锫?lián)網(wǎng)也可以看成是另一種形式的‘蜂群’”。
Schmickl提到了著陸器菲萊，它成功著陸了彗星表面，但當(dāng)它試圖在地表鉆孔并采集樣本時卻出現(xiàn)了失誤。Schmickl說，想象一下，如果我們當(dāng)時是使用5個、或者10個更小、更便宜的探測器，不僅項目整體失敗的風(fēng)險會降低，而且將能從不同地點采集數(shù)據(jù)。
美國軍方在戰(zhàn)斗任務(wù)方面的研究也得出了同樣的結(jié)論。“蜂群”機(jī)器人不僅是可行的，而且成為了即將出現(xiàn)的無人機(jī)集群的基石，比如海軍的Locust（低成本無人機(jī)機(jī)群技術(shù)，Low-Cost UAV Swarming Technology）。
提到昆蟲行為的仿生，賽伯格蟑螂已經(jīng)投入市場幾個月了（你可以在幾家公司買到DIY套裝，但是他們不提供蟑螂）。目前，盡管科學(xué)家正在致力于從生物材料中制作出靈活耐久的部件，比如說，從老鼠身體上提取肌肉組織，甚至是來源于水母的生物合成組織，這些都已經(jīng)被做成了機(jī)器人的某些部件。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人實驗室的Chris Atkeson教授說，自然傳感器要優(yōu)于我們所能制造出來的傳感器，動物的各種能力，嗅覺、觸覺和聽覺可能會在機(jī)器人科學(xué)中的占據(jù)更大的權(quán)重。Atkeson稱它們?yōu)?ldquo;擁有某些感知的模擬計算機(jī)”。
Atkeson還提到了Ames實驗——“使用細(xì)菌來檢測化學(xué)合成物的誘變潛性”。細(xì)菌在瓊脂上傳播，只需要很少的食物以及可能會引發(fā)突變的化學(xué)物質(zhì)。當(dāng)食物耗盡，細(xì)菌是否能生存下去，就取決于這些化學(xué)物質(zhì)是否讓它們發(fā)生了突變。Atkeson說，對于計算機(jī)來說，這將是極其復(fù)雜的計算。
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