Interacción de los enjambres y robótica de grupo en la resolución de diversas tareas

Un enjambre es un sistema autocoordinado de múltiples robots que actúan como un solo organismo, realizando una tarea común. De hecho, la robótica de grupo es un intento de adoptar los puntos fuertes de un verdadero enjambre de abejas, en el que cada insecto desempeña su papel en beneficio de toda la comunidad. Sorprendentemente, el término nos llevó inicialmente a un nivel de vida aún más bajo: simples células humanas que construyen un organismo gigante. En 1988, el investigador japonés Toshio Fukuda utilizó el término "robots celulares" para referirse a un sistema robótico dinámicamente reconfigurable. Luego el término fue "recogido" y modificado por el estadounidense Gerardo Beni, que buscaba una "palabra de moda" y acabó adoptando la idea de su colega Alex Meistel:

"La discusión fue bastante animada, y recuerdo que Alex Meistel dijo que 'robot celular' es un concepto emocionante, pero el nombre no atrae; se necesita una palabra elegante [lit. 'zumbido'.-nota] para describir 'este tipo de 'enjambre'".

Gerardo Beni, Universidad de California


Metas y objetivos


Desde la aparición del concepto de inteligencia de enjambre, los investigadores han articulado los principales atributos de un enjambre. Por lo general, está formado por robots del mismo tipo que pueden interactuar con sus "compañeros" y con el entorno mediante sensores sencillos, pero que no están rígidamente controlados "desde arriba" y no afectan al sistema a nivel global.


Las principales ventajas de este enfoque son



  • escalabilidad
  • tolerancia a los fallos;
  • flexibilidad en el planteamiento del problema y en los métodos para lograrlo;
  • el uso de robots baratos, a menudo en miniatura
  • la posibilidad de ejecutar en paralelo el mismo tipo de operaciones
  • la imprevisibilidad del comportamiento individual de los robots.


Estas ventajas han impulsado la creación de complejos sistemas distribuidos diseñados para resolver problemas que no pueden ser resueltos por un solo robot individual o en los que la formación de enjambres es más eficaz para lograr el objetivo. Así, el swarming "cierra" tres de las cuatro categorías de tareas robóticas:

  1. Tareas fundamentalmente de un solo agente.
  2. Tareas que requieren múltiples agentes.
  3. Principalmente multiagente.
  4. Ganar utilizando varios agentes.


El enfoque distribuido simplifica considerablemente el diseño del robot para que sea más barato convertirlo en un "soldado universal". Al tener recursos sensoriales, de comunicación y computacionales limitados, un agente de este tipo por sí solo no vale mucho, pero junto con sus "compañeros" puede resolver problemas muy complejos. El principal objetivo de la robótica de grupo es crear y mejorar estos sistemas distribuidos autogestionados.


Dónde y cómo se utiliza


Las capacidades de los sistemas distribuidos también determinan sus áreas de aplicación. La robótica de grupo se considera una herramienta esencial en los siguientes casos:

  • en operaciones de rescate, militares y otras en las que la participación directa es peligrosa para los humanos (desminado, acciones de búsqueda, limpieza de residuos nucleares o tóxicos, operaciones militares);
  • cuando se desconoce inicialmente la envergadura de la tarea y es necesario escalar el sistema añadiendo o quitando robots (por ejemplo, al luchar contra un vertido de petróleo);
  • cuando se trabaja en entornos en los que no se dispone de telecomunicaciones ni de otras infraestructuras para controlar los robots, como bajo el agua, en el espacio o en mar abierto
  • cuando las condiciones cambian rápidamente y se necesita la flexibilidad de los enjambres (patrullaje de terrenos, rescate durante inundaciones o tras un huracán, pastoreo autónomo de ganado en las montañas)
  • cuando se utiliza el factor de la baratura de un robot y la alta velocidad de su trabajo conjunto (industria minera, desbroce en la agricultura, impresión en 3D de objetos grandes).


Los departamentos militares de diferentes países están desarrollando activamente sistemas de enjambre.


En China, esta solución se utiliza para la gestión autónoma de una flota de pequeñas embarcaciones que realizan patrullas conjuntas en el territorio. Las embarcaciones no tripuladas pueden cambiar su estrategia de comportamiento cuando aparecen objetos extraños en su trayectoria; por ejemplo, rodean con éxito una isla o un barco.


La Marina de Estados Unidos dispone de soluciones similares, y en 2014 realizó pruebas de demostración de enjambres de barcos en el río James, en Virginia. Durante la prueba, cinco embarcaciones acompañaron al buque insignia, proporcionándole cobertura. La Arquitectura de Control controla las acciones de las embarcaciones para el sistema de Mando y Detección de Agentes Robóticos (CARACaS), construido con un diseño "extraterrestre". CARACaS se basa en el software y el hardware desarrollados inicialmente para controlar los robots de la NASA en Marte.


Un buen uso de los sistemas de enjambre es el control de grupos de drones para la búsqueda, las operaciones militares, la cartografía, el seguimiento de objetos en movimiento, la gestión de tierras de cultivo y un sinfín de otras tareas. La interacción de los enjambres puede ser útil a micro y nanoescala, por ejemplo, en el diagnóstico de equipos compactos o incluso en el cuerpo humano.


Los principales retos de la creación de sistemas de enjambre.


A pesar de la aparente simplicidad de los robots, la interacción grupal no supervisada entre ellos es bastante complicada. Se establece a nivel individual mediante algoritmos que controlan la actividad del robot y de sus compañeros. Es crucial determinar cómo reacciona un agente personal a los cambios locales (acercamiento a otro robot, obstáculos, cambios en el entorno) y afecta a las transformaciones globales.


Al mismo tiempo, es bastante complicado calcular cómo debe comportarse un solo objeto para que las acciones de todo el sistema sean óptimas. El concepto de escalamiento introduce dificultades adicionales porque es caro y desafiante realizar muchos experimentos con un enjambre natural. Los investigadores utilizan la modelización matemática para resolver este problema y la "inteligencia artificial" y la llamada "evolución artificial" para entrenar el algoritmo.

Otro grupo de problemas es el del hardware. Por ejemplo, el funcionamiento autónomo de los robots puede resolverse utilizando baterías más "avanzadas" y creando estaciones de recarga automatizadas o incluso un sistema en el que un agente cargue a un "compañero de armas".


Otro reto es la comunicación dentro del enjambre, el intercambio de datos con la red de telecomunicaciones externa y la subida de información a la nube, si el concepto ofrece tales capacidades. La "robótica en la nube" es un nivel aún más alto de retos que permitirá un uso más eficiente del enjambre de robots, aumentará su capacidad de respuesta a los acontecimientos y puede generar nichos nuevos y algo inesperados para las aplicaciones de la tecnología de enjambre. Sí, y los demás problemas, a medida que se vayan resolviendo, es muy probable que se conviertan en una fuente de progreso para la robótica de enjambre y las industrias relacionadas, que cambiarán radicalmente la informática y todas nuestras vidas.