№12 декабрь 2024

Портал функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций.

"УМНАЯ ПЫЛЬ": ОБЛАКА МИКРОРОБОТОВ

С. ТРАНКОВСКИЙ

Микроробот - это механизм, размер которого исчисляется миллиметрами, а то и микронами. Одиночный микроробот, как и один муравей, практически ни на что не способен. Однако множество их, собранных в одном месте, становится похожим на семью из миллиардов тропических муравьев, уничтожающих все живое на своем пути. Объединенная сила множества слабых существ может воплотить в жизнь концепцию "умной пыли", которая, строго говоря, позаимствована из повести Станислава Лема "Непобедимый" и еще недавно рассматривалась как дело далекого будущего (см. "Наука и жизнь" № 11, 1998 г.). Один из возможных способов ее применения, который придумали американские военные, - поражение танков противника: облако микророботов, несущих заряд, окутывает бронированную машину и взрывается. Впрочем, у роботов могут быть и мирные задачи, например исследование околоземного пространства с помощью стаек микроспутников.

При этом возникает сложная проблема: как одновременно 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 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 свои действия с действиями соседей".

Исследователи из Таганрога построили математическую модель, позволяющую 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, который проходил в Москве, в Институте проблем механики РАН 24-25 апреля этого года.

Алгоритм действия, придуманный отечественными исследователями, таков. Сначала роботы образуют единое облако. Ему сообщают координаты целей. Каждый робот, зная свои координаты и координаты целей, выбирает ближайшую цель и принимает решение, стоит ли к ней двигаться. Для этого он узнает, сколько роботов уже направилось к этой цели. Если их число вполне достаточно, он начинает искать другую цель или остается в резерве. Если - нет, принимает решение об атаке, о чем и оповещает соседей. Так облако весьма быстро распадается на фрагменты, кластеры, которые перемещаются к своим целям.

"Процесс кластеризации необходимо периодически возобновлять, - уточняет Игорь Каляев. - Это нужно, чтобы учесть изменения оперативной обстановки. Например, если какой-то робот выбыл из игры, облако должно об этом узнать и быстро заменить его резервным. Точно так же нужно учитывать изменения координат цели - она может слишком сильно удалиться от каких-то роботов кластера. Значит, нужно будет к нему подтянуть дополнительные силы".

Компьютерное моделирование показало, что предложенный подход очень эффективен, а алгоритм принятия решений микророботами столь прост, что его легко воплотить в маленьких электронных мозгах этих миниатюрных созданий. Кроме того, вся процедура оказывается чрезвычайно гибкой, способной быстро учитывать и потери микророботов, и изменения в поведении целей.

Сегодня, в начале XXI века, интервал времени между созданием теории и ее воплощением в жизнь резко сократился. И возможно, что уже через несколько лет мы узнаем о первых облаках "умной пыли", которые, следует надеяться, станут выполнять только мирные задачи.

По материалам агентства "Информ-наука".

Читайте в любое время

Другие статьи из рубрики «Вести из институтов, лабораторий, экспедиций»

Портал журнала «Наука и жизнь» использует файлы cookie и рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться порталом, вы соглашаетесь с хранением и использованием порталом и партнёрскими сайтами файлов cookie и рекомендательных технологий на вашем устройстве. Подробнее