Изучение пингвинов помогло воссоздать универсальный механизм коллективного поведения для роботов и животных

Современный мир сталкивается с растущей сложностью управления большими группами взаимодействующих биологических и искусственных объектов. Это могут быть роботы, животные или люди. Эта проблема проявляется в самых разных сферах жизни — от формирования клеточных структур и движения бактерий до организации спасательных операций и градостроительного планирования, — везде, где требуется эффективная координация множества активных агентов (элементов, способных к самодвижению и принятию решений).

Изучение этих систем особенно важно, поскольку оно позволяет понять принципы самоорганизации. Например, самосборка — процесс, когда простые элементы самостоятельно объединяются в сложные структуры. Он становится ключевым механизмом для микроскопических систем, где прямое управление невозможно.

Проблема согласованного поведения тысяч элементов давно решена в природе. Так, императорские пингвины в суровых условиях Антарктиды демонстрируют пример идеальной самоорганизации. Тысячи этих птиц без какого-либо централизованного управления способны формировать сложные динамические структуры для коллективного выживания. В условиях ухудшения погоды они собираются в плотные скопления, внутри которых поддерживается комфортная температура. При достижении критической численности стая совершает резкий переход к организованным вихревым движениям. Этот процесс обеспечивает циклическое перемещение особей внутри скопления. В итоге птицы с холодной периферии постепенно движутся к теплому центру, и наоборот. В таком случае каждый пингвин получает возможность периодически какое-то время греться, что позволяет всей популяции коллективно выжить.

Если в живой природе процесс самосборки изучается давно, то для искусственных систем это направление новое. Лишь недавно ученые доказали, что даже простые роботы, подобно пингвинам, способны самостоятельно создавать сложные структуры.

Это открывает путь к созданию принципиально новых технологий в самых разных областях. Например, можно внедрить нанороботов, которые будут доставлять лекарства к месту образования опухоли, ориентируясь на специфические биомаркеры больных клеток. Сами агенты будут представлять собой микроскопические капсулы, заполненные лечебным препаратом. Когда они соберутся в одном месте в большом количестве, то повысят общую температуру, что высвободит термочувствительное лекарство прямо в нужной точке и минимизирует воздействие на здоровые ткани.

Ранее ученые ПНИПУ разработали математическую модель, которая показала, что группа роботов, движущихся к теплу, подобно животным, способна самоорганизовываться в упорядоченные структуры. Это позволило им проанализировать коллективное поведение такой системы в целом. Статья опубликована в научном журнале «Компьютерные исследования и моделирование».

Сейчас они усовершенствовали модель: рассматривали каждый элемент группы индивидуально. Это было необходимо для понимания, как именно формируются плотные скопления, как агенты взаимодействуют друг с другом и в итоге запускают согласованное движение всей стаи без какого-либо централизованного управления. Это означает, что в системе отсутствует «лидер», а поведение каждого элемента зависит только от собственного набора правил.

Основой модели стали два правила, позаимствованные из наблюдений за пингвинами. Первое — движение в сторону увеличения температуры: чем холоднее среда, тем сильнее стремление присоединиться к группе, где больше тепла. Второе — сила отталкивания, которую добавили в модель, чтобы агенты не сталкивались и сохраняли между собой дистанцию при движении. Когда два объекта приближаются друг к другу, между ними возникает «давление», заставляющее их разойтись.

Объяснение поведения пингвинов подтолкнуло ученых к следующему шагу — проверить, будут ли те же принципы самоорганизации работать для простых искусственных агентов. Используя для анализа рой роботов Kilobot исследователи обнаружили: такие синтетические системы демонстрируют те же переходы, что и живые стаи.

— Для реализации мы использовали численные методы. Механическое движение агентов рассчитывалось пошагово: компьютер моделировал поведение через небольшие промежутки времени. На каждом таком шаге программа определяла текущее положение всех роботов, рассчитывала силы притяжения и отталкивания для каждого объекта, — рассказал Кирилл Костарев, младший научный сотрудник кафедры «Прикладная физика» ПНИПУ.

В ходе исследования ученые также выявили, что при малой численности агенты формируют неподвижную кристаллоподобную структуру. Однако при превышении порога численности (около 110 объектов) в системе спонтанно возникает вихревое движение. Этот переход имеет важное практическое значение, поскольку в неподвижном скоплении тепло распределяется неравномерно. Агенты в центре находятся в комфортных условиях, тогда как периферийные элементы переохлаждаются. Вихревое движение обеспечивает необходимую циркуляцию, позволяя каждому элементу проводить часть времени в теплой центральной зоне.

Это значение становится ключевым параметром при проектировании реальных скоплений роботов. Он позволяет точно определять размер группы, необходимый для запуска движения всей системы.

— В итоге разработанная модель демонстрирует единство законов природы: одни и те же физические принципы работают на разных уровнях организации материи. Это подтверждает, что коллективное поведение подчиняется универсальным механизмам самоорганизации, не зависящим от конкретной природы агентов. Модель предлагает универсальный инструмент для проектирования систем роботов, — дополнил Кирилл Костарев, аспирант кафедры «Прикладная физика» ПНИПУ.

Универсальность открытых принципов позволяет применять модель в самых разных областях. Например, с ее помощью можно создать рой автономных подводных или космических дронов, работающих в арктических условиях или в тени лунных кратеров, которые будут использовать терморегуляцию для выживания в экстремальных условиях.