Uno sciame è un sistema auto-coordinato di più robot che agiscono come un unico organismo, svolgendo un compito comune. In effetti, la robotica di gruppo è un tentativo di adottare i punti di forza di un vero sciame di api, in cui ogni insetto fa la sua parte a beneficio dell'intera comunità. È sorprendente che il termine ci abbia portato inizialmente a un livello di vita ancora più basso: semplici cellule umane che costruiscono un organismo gigante. Nel 1988 il ricercatore giapponese Toshio Fukuda ha usato il termine "robot cellulare" o "robot a cellule" per indicare un sistema robotico riconfigurabile dinamicamente. In seguito il termine è stato "ripreso" e modificato dall'americano Gerardo Beni, che era alla ricerca di una "parola d'ordine" e alla fine ha adottato l'idea del suo collega Alex Meistel:
"La discussione è stata piuttosto vivace, e ricordo che Alex Meistel ha detto che 'robot cellulare' è un concetto eccitante, ma il nome non piace; serve una parola di fantasia [lett. 'ronzante'.-nota] per descrivere questo tipo di 'sciame'".
Gerardo Beni, Università della California
Obiettivi e finalità
Dall'avvento del concetto di intelligenza di sciame, i ricercatori hanno articolato gli attributi principali di uno sciame. In genere, è costituito da robot dello stesso tipo che possono interagire con i loro "compagni" e con l'ambiente utilizzando semplici sensori, ma non sono rigidamente controllati "dall'alto" e non influenzano il sistema a livello globale.
I principali vantaggi di questo approccio sono
- scalabilità
- tolleranza ai guasti
- flessibilità nella definizione del problema e nei metodi per realizzarlo;
- l'uso di robot poco costosi, spesso in miniatura;
- la possibilità di eseguire in parallelo lo stesso tipo di operazioni;
- l'imprevedibilità del comportamento dei singoli robot.
Questi vantaggi hanno portato alla creazione di sistemi distribuiti complessi, progettati per risolvere problemi che non possono essere risolti da un singolo robot o per i quali lo swarming è più efficace per raggiungere l'obiettivo. Lo swarming "chiude" tre delle quattro categorie di compiti robotici:
- Compiti fondamentalmente a singolo agente.
- Compiti che richiedono più agenti.
- Principalmente multi-agente.
- Vincere utilizzando più agenti.
L'approccio distribuito semplifica notevolmente la progettazione del robot per rendere più economico trasformarlo in un "soldato universale". Avendo risorse sensoriali, di comunicazione e di calcolo limitate, un agente del genere da solo non vale molto, ma insieme ai suoi "compagni" può risolvere problemi molto complessi. L'obiettivo principale della robotica di gruppo è creare e migliorare tali sistemi distribuiti autogestiti.
Dove e come viene utilizzata
Le capacità dei sistemi distribuiti determinano anche le loro aree di applicazione. La robotica di gruppo è considerata uno strumento essenziale nei seguenti casi:
- nelle operazioni di soccorso, militari e di altro tipo in cui la partecipazione diretta è pericolosa per l'uomo (sminamento, azioni di ricerca, bonifica di rifiuti nucleari o tossici, operazioni militari);
- quando la portata del compito è inizialmente sconosciuta ed è necessario scalare il sistema aggiungendo o rimuovendo robot (ad esempio, quando si combatte una fuoriuscita di petrolio);
- quando si lavora in ambienti in cui non sono disponibili le telecomunicazioni e altre infrastrutture per controllare i robot, come ad esempio sott'acqua, nello spazio o nell'oceano aperto;
- quando le condizioni cambiano rapidamente ed è necessaria la flessibilità dello sciame (pattugliamento del terreno, soccorso durante le inondazioni o dopo un uragano, pascolo autonomo del bestiame in montagna);
- quando si sfrutta il fattore dell'economicità di un robot e dell'alta velocità del suo lavoro congiunto (industria mineraria, diserbo in agricoltura, stampa 3D di oggetti di grandi dimensioni).
I dipartimenti militari di diversi Paesi stanno sviluppando attivamente sistemi di swarming.
In Cina, una soluzione di questo tipo viene utilizzata per la gestione autonoma di una flotta di piccole imbarcazioni che effettuano pattugliamenti congiunti del territorio. Le imbarcazioni senza equipaggio possono cambiare la loro strategia di comportamento quando sulla loro rotta compaiono oggetti estranei; ad esempio, riescono a girare intorno a un'isola o a una nave.
Soluzioni simili sono disponibili presso la Marina degli Stati Uniti, che nel 2014 ha condotto test dimostrativi di sciame di imbarcazioni sul fiume James in Virginia. Durante la prova, cinque imbarcazioni hanno accompagnato la nave ammiraglia, fornendo copertura. L'architettura di controllo controlla le azioni delle imbarcazioni per il sistema Robotic Agent Command and Sensing (CARACaS), costruito su un progetto "extraterrestre". CARACaS si basa su software e hardware sviluppati inizialmente per controllare i rover della NASA su Marte.
Un buon uso dei sistemi a sciame è il controllo di gruppi di droni per la ricerca, le operazioni militari, la mappatura, il tracciamento di oggetti in movimento, la gestione di terreni agricoli e una serie di altri compiti. L'interazione tra gli sciami può essere utile su scala micro e nanometrica, ad esempio nella diagnosi di apparecchiature compatte o persino nel corpo umano.
Le sfide principali della creazione di sistemi di sciami.
Nonostante l'apparente semplicità dei robot, l'interazione di gruppo non supervisionata tra di essi è piuttosto complicata. Viene stabilita a livello individuale attraverso algoritmi che controllano l'attività del robot e dei suoi compagni. È fondamentale determinare come un agente personale reagisca ai cambiamenti locali (avvicinamento a un altro robot, ostacoli, cambiamenti ambientali) e influisca sulle trasformazioni globali.
Allo stesso tempo, è piuttosto complicato calcolare il comportamento di un singolo oggetto per ottenere le azioni ottimali dell'intero sistema. Il concetto di scala introduce ulteriori difficoltà perché è costoso e impegnativo condurre molti esperimenti con uno sciame naturale. I ricercatori utilizzano la modellazione matematica per risolvere questo problema e l'"intelligenza artificiale" e la cosiddetta "evoluzione artificiale" per addestrare l'algoritmo.
Un altro gruppo di problemi è quello dell'hardware. Ad esempio, il funzionamento autonomo dei robot può essere risolto utilizzando batterie più "avanzate" e creando stazioni di ricarica automatizzate o addirittura un sistema in cui un agente carica un "compagno d'armi".
Un'altra sfida è rappresentata dalla comunicazione all'interno dello sciame, dallo scambio di dati con la rete di telecomunicazioni esterna e dal caricamento delle informazioni sul cloud, se il concetto prevede tali funzionalità. La "robotica del cloud" è un livello ancora più elevato di sfide che consentirà un uso più efficiente dello sciame robotico, aumenterà la sua reattività agli eventi e potrebbe generare nuove e inaspettate nicchie di applicazioni della tecnologia degli sciami. Sì, e gli altri problemi, man mano che vengono risolti, è molto probabile che diventino una fonte di progresso per la robotica degli sciami e le industrie correlate, che cambieranno radicalmente l'informatica e tutte le nostre vite.