Ученые из Таганрога построили модель, с помощью которой можно понять, как следует управлять облаками микророботов с тем, чтобы они одновременно двигались к разным целям. Эта работа была доложена на Международном симпозиуме по микророботам, микромашинам и микросистемам, которая проходила в Москве, в Институте проблем механики РАН 24-25 апреля 2003 года.
Микроробот - это механизм, размер которого исчисляется миллиметрами, а то и микронами. Одинокий микроробот, как и один муравей, не представляет собой могучую силу. Однако множество микророботов, собранных в одном месте, становятся похожими на миллиардную семью тропических муравьев, способных уничтожить все живое на своем пути. Воспользоваться объединенной силой множества слабых существ предполагается при реализации концепции "умной пыли", которая, строго говоря, позаимствована из одного рассказа Станислава Лема. Одно из возможных применений, которое придумали американские военные, - поражение танков вероятного противника: облако микророботов, несущих заряд, окутывает бронированную машину и взрывается. Впрочем, у облаков микроботов возможны и мирные задачи - например, исследование околоземного пространства с помощью стаек микроспутников.
При этом возникает задача, как управлять множеством механизмов. "Представим себе, что десятками тысяч роботов нужно управлять из одного центра, - говорит доктор технических наук Игорь Каляев из НИИ многопроцессорных вычислительных систем при Таганрогском государственном радиотехническом институте. - Там должен стоять очень мощный сверхкомпьютер, способный отследить положение каждого робота и дать ему инструкцию. Это требует огромных затрат времени, а, кроме того, весьма небезопасно: управляющий центр может выйти из строя. Значительно проще дать возможность каждому роботу принимать самостоятельные решения и координировать действия со своими соседями".
Алгоритм действия, придуманный нашими учеными, таков. Сначала роботы образуют единое облако. Ему сообщают координаты целей. Каждый из роботов, зная свои координаты и координаты целей, выбирает ближайшую из них и начинает принимать решение, стоит ли к ней двигаться. Для этого он анализирует, сколько роботов уже направилось к этой цели. Если их число вполне достаточно, он начинает искать другую цель или остается в резерве. Если нет, то принимает решение об атаке, о чем и начинает оповещать всех соседей. Так облако весьма быстро распадается на фрагменты, кластеры, каждый из которых перемещается к своей цели.
"Процесс кластеризации нужно периодически возобновлять, - уточняет Игорь Каляев. - Это нужно, чтобы учесть изменения оперативной обстановки. Например, если какой-то робот выбыл из игры, облако должно об этом знать и быстро заменить его резервным. Точно так же нужно учитывать изменения координат цели - она может слишком далеко удалиться от каких-то роботов кластера. Значит, нужно будет к этому кластеру подтянуть дополнительные силы".
Компьютерное моделирование показало, что предложенный подход очень эффективен. Самое главное, что алгоритм принятия решений микророботами оказывается столь простым, что его легко воплотить в маленьких электронных мозгах этого миниатюрного создания. Кроме того, вся процедура оказывается чрезвычайно гибкой, способной быстро учитывать и потери микророботов, и изменения в поведении целей.
Таганрог , Таганрогский государственный радиотехнический институт
12.05.2003
Автор исследования: Игорь Анатольевич Каляев, доктор технических наук, профессор, НИИ многопроцессорных вычислительных систем , Таганрог
"Журнал "Химия и жизнь - XXI век" "
http://www.informnauka.ru/rus/2003/2003-05-12-03_743_r.htm
