Článek
Představte si hejno ryb, jak se pohybuje v dokonalé synchronizaci, rychle mění směr, vyhýbá se překážkám a predátorům, aniž by se jedinci sráželi. Podobně fascinující jsou roje hmyzu nebo stáda savců. Toto kolektivní chování, kdy se zdánlivě nezávislí jedinci chovají jako jeden celek, je jedním z nejpozoruhodnějších příkladů složitých interakcí v přírodě. Umožňuje zvířatům efektivně hledat potravu, bránit se, navigovat a přežívat. Vědci se po desetiletí snaží porozumět základním pravidlům a mechanismům, které řídí toto synchronizované chování. A nyní nejnovější výzkum ukazuje, že tyto principy se dají nejen pochopit, ale i využít pro vývoj pokročilých robotických systémů, zejména robotických rojů.
Oblast robotiky, která se zabývá koordinovanou činností mnoha robotů, se nazývá rojivá robotika (swarm robotics). Cílem je vytvořit skupiny relativně jednoduchých robotů, které by společně dokázaly splnit složité úkoly, jež by byly pro jednoho robota příliš náročné nebo nemožné. Potenciální aplikace rojivé robotiky jsou obrovské – od autonomního průzkumu nebezpečných nebo nedostupných oblastí (např. zřícené budovy, zamořená prostředí, cizí planety) přes monitorování životního prostředí na velké ploše, logistiku a dopravu až po zemědělství nebo dokonce zábavní průmysl. Klíčovou výzvou v rojivé robotice je vývoj algoritmů a řídicích strategií, které umožní robotům efektivně spolupracovat, vzájemně se koordinovat a reagovat na dynamické změny v prostředí bez centrálního řízení.
Inspirace přírodou, neboli biomimikry, se ukázala jako velmi plodný přístup v mnoha oblastech vědy a techniky, včetně robotiky. Přírodní systémy, které se vyvíjely po miliony let, často nacházejí optimální řešení pro složité problémy. Kolektivní chování zvířat je jedním z takových příkladů. Pochopení pravidel, kterými se řídí jedinci v hejnu ryb nebo roji hmyzu, by mohlo poskytnout cenné vodítko pro navrhování řídicích algoritmů pro robotické roje.
Nedávný průlomový výzkum se vydal přesně touto cestou. Tým vědců se rozhodl detailně prozkoumat kolektivní chování jednoho konkrétního živočišného druhu – dania pruhovaného (zebrafish), malé sladkovodní rybky, která je oblíbeným modelovým organismem v biologii, včetně studia chování. Cílem bylo tzv. „reverzní inženýrství“ – rozebrat složitý biologický jev na jeho základní principy a pravidla. V tomto případě šlo o snahu pochopit, jak dania využívají vizuální informace ze svého okolí (přítomnost ostatních ryb) k tomu, aby se rozhodovala o svém pohybu a udržovala soudržnost hejna.
Aby vědci mohli studovat chování danií v kontrolovaném a měnitelném prostředí, využili pokročilou technologii virtuální reality pro volně plavající zvířata. Vytvořili pro ryby virtuální svět, kde se pohybovaly a interagovaly s virtuálními „rybami“ nebo jinými vizuálními stimuly promítanými na stěny akvária. Pomocí sofistikovaných systémů pro sledování pohybu vědci s vysokou přesností zaznamenávali, jak reálné dania reagují na pohyb virtuálních objektů v jejich zorném poli. To jim umožnilo izolovat a analyzovat specifické reakce ryb na různé podněty a odvodit pravidla, kterými se jejich pohyb řídí. Například zjišťovali, jakou rychlostí a jakým směrem se dania pohne v reakci na to, když se k ní přiblíží virtuální „soused“, nebo když virtuální hejno změní směr.
Na základě detailní analýzy dat z těchto experimentů se vědcům podařilo identifikovat poměrně jednoduchý soubor pravidel, kterými se dania řídí při udržování hejna. Ukázalo se, že jejich reakce na přítomnost ostatních jedinců lze popsat pomocí typu řídicího mechanismu, který je v inženýrství známý jako proporcionálně-derivační (PD) regulátor. PD regulátory se běžně používají v automatizaci a robotice k řízení systémů na základě chyby (rozdílu mezi požadovaným stavem a aktuálním stavem) a rychlosti změny této chyby. V případě danií se zdá, že ryby neustále vyhodnocují polohu a pohyb svých nejbližších sousedů a na základě těchto informací upravují svůj vlastní směr a rychlost, aby udržely optimální vzdálenost a polohu v hejnu. Vědci tento biologicky inspirovaný řídicí zákon nazvali „BioPD“.
Překvapivé zjištění spočívalo v tom, že toto poměrně jednoduché pravidlo, odvozené z chování danií, se ukázalo být vysoce robustní a efektivní. Dokázalo vysvětlit klíčové vlastnosti chování hejna, včetně schopnosti jedinců sledovat jeden nebo více cílů a udržovat soudržnost skupiny i při neúplných smyslových informacích (např. když některé „sousedé“ nejsou přímo vidět).
Nejdůležitější částí výzkumu však bylo ověření, zda lze tento biologicky odvozený řídicí zákon aplikovat na řízení umělých systémů – robotických rojů. Vědci implementovali pravidlo „BioPD“ do řídicích systémů různých typů autonomních vozidel, včetně pozemních robotů, dronů (bezpilotních letounů) a robotických lodí. Následně provedli experimenty, ve kterých tyto robotické roje testovali v úkolech vyžadujících koordinovaný pohyb a sledování cílů.
Výsledky byly velmi slibné. Robotické roje řízené pravidlem „BioPD“ dokázaly efektivně sledovat pohybující se cíle, udržovat stabilní formaci a reagovat na změny v prostředí způsobem, který se nápadně podobal chování skutečných hejn ryb. Robotická vozidla dokázala úspěšně sledovat cíl a koordinovat své pohyby s ostatními členy roje i v situacích, kdy musela překonávat překážky nebo reagovat na nepředvídané události. Tento úspěch demonstroval, že principy kolektivního chování vyvinuté přírodou lze skutečně přenést do oblasti inženýrství a využít pro tvorbu efektivních řídicích strategií pro robotické roje.
Výhody použití biologicky inspirovaných řídicích algoritmů, jako je „BioPD“, pro robotické roje jsou značné. Přírodní mechanismy kolektivního chování jsou často inherentně robustní – dokáží fungovat i v hlučném nebo neúplném prostředí a jsou odolné vůči selhání jednotlivých jedinců. Jsou také často energeticky efektivní a umožňují dosáhnout složitého chování pomocí poměrně jednoduchých pravidel aplikovaných na lokální úrovni (každý jedinec reaguje pouze na své nejbližší okolí). Tyto vlastnosti jsou velmi žádoucí i u robotických rojů, které často operují v nepřehledném terénu, s omezenými zdroji energie a s rizikem selhání některých jednotek.
Potenciální aplikace robotických rojů řízených principy odvozenými z kolektivního chování zvířat jsou široké a vzrušující. Představte si roje malých, autonomních dronů, které dokáží společně rychle a efektivně prohledávat rozsáhlé oblasti po zemětřesení nebo jiné katastrofě, hledat přeživší a mapovat situaci. Nebo roje autonomních vozidel, která optimalizují dopravu a logistiku ve městech. Nebo roje podvodních robotů monitorujících znečištění nebo stav mořského dna. Inspirace přírodou nám může poskytnout klíče k vývoji robotických systémů, které budou schopny operovat v reálném světě s vyšší mírou autonomie, robustnosti a efektivity, než jakou umožňují tradiční řídicí metody.
Tento výzkum je také skvělým příkladem mezioborové spolupráce. Spojuje poznatky a metody z oblasti biologie chování (etologie), neurovědy (pochopení, jak mozek zpracovává smyslové informace a řídí pohyb), robotiky (návrh a konstrukce robotů) a řídicí teorie (vývoj algoritmů pro řízení dynamických systémů). Takováto synergie mezi různými vědními obory je často klíčem k dosažení průlomových objevů a k vývoji inovativních technologií.
Výzkum kolektivního chování danií ve virtuální realitě a následná aplikace odvozených principů na robotické roje otevírá nové možnosti ve vývoji autonomních systémů. Ukazuje, že biologické mechanismy, které se vyvíjely po miliony let, mohou sloužit jako výkonná inspirace pro řešení komplexních inženýrských problémů. S dalším rozvojem technologií, jako je virtuální realita pro zvířata a robotika, můžeme očekávat, že se vědcům podaří odhalit další tajemství přírodních kolektivních systémů a využít je pro tvorbu ještě sofistikovanějších a schopnějších robotických rojů, které nám pomohou řešit nejrůznější výzvy budoucnosti.
