Роевым интеллектом называют коллективное поведение однородных объектов, взаимодействующих друг с другом при выполнении ряда функций. Децентрализованное управление роботизированной системой строится по принципу пчелиного роя, позволяя задействовать самоорганизующуюся коллективную работу всех ее элементов. Об этом пишет newstracker.ru.
Традиционно управление объектами, в том числе автоматизированными системами, осуществляется через единый центр. Но этот принцип управления не безупречен, так как при потере связи с центром робот не может эффективно работать. Из-за этого многие ученые стараются решить проблему путем разработки иного принципа системы роевого интеллекта — как самоорганизующейся многоагентной команды.
Опираясь на опыт конкретных исследований, кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития СКФУ Владимир Антонов объяснил, для чего необходимы такие системы: «Самоорганизующиеся системы эффективнее иерархичных. Наш проект направлен на оптимизацию взаимодействия робототехнических агентов по концепции роевого интеллекта, автономности, самоорганизации и кооперации».
Антонов добавил, что сегодня во всем мире нет примера полноценного децентрализованного автономного роя. Отмечается, что новый принцип работы однородных роботов, предложенный ставропольскими учеными, в первую очередь будет доведен до прототипа, а затем уже до готового образца.
Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов отметил, что целью научных исследований является практическое применение, совершенствование технологии и внедрение ее в промышленное производство, что в итоге поможет решить национальные задачи технологической независимости России.
Эффективность предложенного Антоновым решения обоснована математически, а также на уровне имитационного моделирования. В конце сентября текущего года он сделал доклад на 33-й международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» в г. Санкт-Петербурге.
Ученый СКФУ убежден, что после прикладного этапа исследований роевой беспилотник можно будет применять в сферах, где необходим анализ географически привязанных факторов. В качестве примеров приводятся зоны химического и радиационного заражения, сельское хозяйство — при анализе посевов, оценка угрозы распространения природных пожаров и другие направления.