211service.com
Rój Robo
W marcu tego roku, radhika Nagpal, informatyk z Uniwersytetu Harvarda, wraz z kolegami przemierzała 10 mil dziennie przez tropikalną wyspę pośrodku Kanału Panamskiego w poszukiwaniu mrówek wojskowych. Owady pracują razem w grupach dziesiątek, a nawet setek tysięcy, aby chronić swoją królową i larwy, wykorzystując własne ciała do stworzenia i utrzymania tymczasowego gniazda. Ale nie ma wśród nich przywódcy, ani brygadzisty ani wodza. Stworzenia tworzą te złożone struktury jako kolektyw.
Rankiem drugiego dnia Nagpal szukał godzinami, kiedy Mike Rubenstein, robotnik z Northwestern University, przypadkowo nadepnął na zgniłą kłodę. Jego gumowy but przeszedł przez drewno. Natychmiast Nagpal podbiegł, by zobaczyć, jak rój owadów naprawia uszkodzone gniazdo. Była rozpromieniona, wspomina biolog Simon Garnier z New Jersey Institute of Technology, główny naukowiec ekspedycji. Czasami chciałbym, żeby moi uczniowie byli bardziej tacy.
Nagpal był w Panamie, aby uczyć się od mrówek — a przynajmniej czerpać inspirację. Jako lider w powstającej dziedzinie robotyki roju lub zbiorowej sztucznej inteligencji, zajmuje się wieloma dziedzinami, w tym inżynierią mechaniczną, projektowaniem przemysłowym, a nawet biologią behawioralną. Przed zaprojektowaniem robotów, które współpracują przy budowie prostych konstrukcji, ona i jej koledzy udali się do Namibii, aby z bliska przyjrzeć się termitom, a podróż do Panamy zapoczątkowała nowy projekt inspirowany mrówkami wojskowymi. (Liczba siłowników, które ma mrówka, sprawia, że robotnik chce płakać, mówi.) Ale jej laboratorium jest najbardziej znane z budowy grupy 1024 prostych, identycznych, tanich maszyn, które nazywa kilobotami. Przysadziste, cylindryczne roboty wykonują w grupie podstawowe zadania. Nie ma wśród nich lidera. Nie ma też ingerencji człowieka. Są prawdziwym sztucznym rojem.
Jeden z 1024 kilobotów Nagpala
Potencjalne zastosowania kolektywów robotów są bardzo zróżnicowane, od pszczół-robotów do prac poszukiwawczo-ratowniczych po autonomiczne pojazdy budowlane, które mogą budować siedliska na Księżycu lub Marsie przed misjami załogowymi. Ale to nie te futurystyczne wizje napędzają Nagpala. Z jednej strony tak, może to prowadzić do zastosowań, ale chodzi też o odkrycia naukowe, mówi. Chodzi o to, aby móc odkrywać nową wiedzę, a niekoniecznie wiedzieć, jak to wpłynie na ludzkość za 20 lat.
Badania Nagpala znalazły się na okładce Nauka oraz Natura , a w 2014 roku została wymieniona jako jedna z Natura 's 10, coroczna lista ludzi, którzy liczą się w nauce. Z pewnością jest genialnym naukowcem – dodaje Garnier. Ale też nigdy nie straciła ciekawości dzieci.
Znajdowanie własnej ścieżki
45-letnia Nagpal wychowała się w Indiach, które opisuje jako kraj, w którym inteligencja dziewcząt była niedoceniana, a nawet problematyczna. Wspomina, że jako mądra dziewczyna dorastała bardzo jasno dano jej do zrozumienia, że woleliby, żeby chłopcy byli mądrzy. Dziewczyny miały nauczyć się gotować, a nie kodować. A jeśli dziewczyna wyróżniała się w nauce, medycyna była jedną z niewielu dopuszczalnych ścieżek.
Więc Nagpal zdecydował, że wszystko, co jest nawet w niewielkim stopniu związane z medycyną, takie jak biologia, jest poza zasięgiem. Cała moja strategia polegała na ucieczce, mówi. Jeśli istniała predestynowana ścieżka dla kobiet, nie zamierzałam nią podążać, tylko ze strachu, że zamknę się w tym systemie i nigdy nie będę w stanie podjąć innej decyzji na własną rękę.
Pomimo norm kulturowych rodzice Nagpala – jej ojciec jest inżynierem mechanikiem, który uzyskał doktorat w Georgia Tech – pozwolili jej uczęszczać na MIT. Jako studentka pierwszego roku skorzystała z systemu oceniania zaliczenie/niezaliczenie, aby zapisać się na wstępną klasę informatyczną 6.001. Myślałam, że będzie ciężko, mówi, ale pokochałam to.
Radhika Nagpal mówi, że ona i jej grupa nie wymieniają już ponad 1000 robotów w swoim laboratorium.
Jako studentka studiów magisterskich w 1996 roku Nagpal przeczytała Amorphous Computing, niedawno opublikowaną białą księgę, w której jej doradcy, Harold Abelson, dr ’73 i Gerald Jay Sussman ’68, dr ’73 i inni opisali niezwykły kierunek w informatyce. Skupili się nie na pojedynczych, potężnych komputerach, ale na programowalnych masach złożonych z prostych maszyn, które współpracując ze sobą, mogą dawać złożone rezultaty. Chociaż istniejąca technologia nie była gotowa na wsparcie wizji, koncepcja stała się podstawą jej studiów doktoranckich.
Gdy awansowała, wyszła za mąż i założyła własną rodzinę, Nagpal nie pozwoliła, by kariera zmiażdżyła jej inne pasje: malarstwo, taniec i ogólnie pełne, zrównoważone życie. Po zdobyciu stanowiska niższego wydziału na Harvardzie w 2004 roku zaniedbała akademicką politykę, odmówiła angażowania się w całonocne sesje laboratoryjne i wprowadziła zasadę, by nie sprawdzać poczty w weekendy. Decyzje te, szczegółowo opisane w 2013 r. Amerykański naukowiec post na blogu zatytułowany „The Awesomest 7-Year Postdoc” lub „Jak nauczyłem się przestać się martwić i pokochać życie wydziałowe na etacie”, odbił się echem w środowisku akademickim i poza nim. Jeden z jej kolegów przewidział, że jej post będzie prawdopodobnie jej najbardziej poczytną pracą. Jednak Nagpal wciąż zdołała zdobyć etat i możliwość ukształtowania swojego idealnego laboratorium – zrównoważonego, zróżnicowanego kolektywu zdolnego do interakcji bez przywódcy, które studiuje w naturze, ale wciąż otwartego na wskazówki i instrukcje od pewnego wszechstronnego profesora.
Tworzenie kiloroju
Niedawno, prawie dwie dekady po tym, jak przeczytała jego białą księgę, Nagpal zaprosił Abelsona do swojego laboratorium, aby obejrzał amorficzny komputer urzeczywistniony w postaci 1024 kilobotów. Każdy robot stoi na trzech metalowych nogach cienkich jak spinacz do papieru i jest na tyle mały, że można go schować w zamkniętych dłoniach. Poruszają się, gdy aktywowane są dwa małe silniki — takie, które wprawiają smartfony w wibracje — powodując, że boty ślizgają się po gładkich powierzchniach; komunikują się ze sobą, odbijając sygnały podczerwieni od podłogi. Nie mają nawet wyłącznika zasilania, ponieważ oznaczałoby to spędzenie godziny na samym włączeniu ich wszystkich. Zamiast tego naukowcy stworzyli różdżkę, która przesyła sygnał w podczerwieni, instruując roboty, aby włączały się lub wyłączały.
Kiedy Nagpal i Rubenstein, jej ówczesny staż podoktorski i jej główny współpracownik przy projekcie, postanowili zbudować rój kilobotów, pole było tak młode, że największym kolektywem, jaki zbudowała jej grupa, były trzy maszyny. Nikt nie miał tysiąca robotów, wspomina. Sto uważano za bardzo, bardzo dużą liczbę. Dotarcie do tysiąca wydawało się zadaniem niemożliwym, ale jednocześnie czułeś, że gdybyś to zrobił, nauczyłbyś się czegoś, czego nie mógłbyś nauczyć się w żaden inny sposób.
Jedną z pierwszych lekcji było to, że chociaż niektóre algorytmy działały doskonale z dziesiątkami robotów, używanie tych programów w znacznie większej liczbie ujawniło wady. Chociaż zostały zaprojektowane tak, aby były dokładnie takie same, niektóre roboty są nieco szybsze lub wolniejsze, a gdy Nagpal i grupa uruchomili program do samodzielnego montażu, podczas którego rój miał przekształcić się z amorficznej plamy w określony kształt taki jak klucz francuski czy rozgwiazda, pojedynczy opóźniony bot stanowił poważny problem. Jak mówi, każdy powolny robot lub każdy źle zachowujący się robot był korkiem i mógł spowodować awarię całego systemu. Jednak te wartości odstające nie spowodowały takich problemów w mniejszych zbiorowościach liczących mniej niż 100 robotów.
Ogólnie rzecz biorąc, Nagpal dowiedział się, że zarówno zmienność — na przykład powolne i szybkie roboty — jak i rzadkie błędy, takie jak kilobot, który po prostu przestał działać, były naturalnymi cechami dużego systemu. Kiedy przez kilka godzin uruchomiłeś tysiąc robotów, niektóre z nich jechały z różnymi prędkościami, a inne się zepsuły. To nie była wielka niespodzianka; widziała naturalny odpowiednik w Namibii i gdzie indziej. Poszczególne owady często zachowywały się inaczej, przez krótki czas maszerując w złym kierunku, ale kolektyw nadal funkcjonował. Dlatego zamiast próbować budować doskonałe maszyny lub edytować algorytmy, zdecydowała się opracować drugi zestaw algorytmów, które korygują błędy i wariacje. Teraz, jeśli kilobot ulegnie awarii, jego sąsiedzi nakażą mu albo zrestartować komputer, albo, jeśli to się nie powiedzie, ogłoszą, że jest martwy. Ta ostatnia strategia jest odpowiednikiem roju włączania niebezpieczeństw na autostradzie i mówienia wszystkim, aby jeździli wokół ciebie. To działa: między innymi kiloboty można zaprogramować do samodzielnego składania w określone kształty bez interwencji naukowców. W ramach oddzielnego wysiłku Nagpal i jej koledzy zbudowali mały zespół bardziej złożonych robotów, które współpracowały przy budowie podstawowych konstrukcji. To był projekt, który zapoczątkował podróż do Namibii. Naukowcy planowali zbudować roboty z solidnych, geometrycznych cegieł piankowych, dopóki nie zobaczyli termitów w budynku Namibii z giętkiej, podatnej gliny. Kiedy wrócili do laboratorium, postanowili zbudować dodatkowe roboty, które będą przenosić materiały przypominające worki z piaskiem i amorficzną piankę. Jednak wyjazd miał też cel motywacyjny. Innym wpływem było po prostu ponowne zdumienie i odnowienie energii o tym, jak skuteczna może być inteligencja zbiorowa, mówi.
Nagpal ma nadzieję, że panamska ekspedycja będzie miała taki sam wpływ na jej kolejny projekt — rodzaj hybrydy kilobotów i robotów budowlanych. Jej plan polega na zaprojektowaniu robotów, które zachowują się jak mrówki wojskowe, wykorzystując własne ciała jako podstawowe materiały konstrukcyjne. Cel jest trudny, a Nagpal docenia wielkość zadania. A jednak przyjęła zasadę wykraczania poza to, co prawdopodobne. Nasze sny często przekraczają granice tego, co jest możliwe, mówi. Ale prawdą jest również, że połowa drogi do snów jest nadal całkiem fajna.