Истражувачи од Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences покажаа дека ројови роботи работат поефикасно во тесен простор ако нивното движење не е целосно праволиниско. Наместо сите машини строго да се движат кон целта, мал степен на контролирана случајност им овозможува полесно да се разминуваат и да избегнат сообраќаен метеж.
Проблемот станува видлив кога многу роботи треба истовремено да извршуваат задачи во ограничена област, како расчистување, транспорт или склопување. На почетокот, поголем број роботи ја зголемува брзината на работа, но по одредена граница тие почнуваат да си пречат меѓусебно, па вкупната ефикасност опаѓа.
Тимот предводен од Луси Лиу, со менторство од Џастин Верфел и Л. Махадеван, го истражувал овој ефект преку математички модели, компјутерски симулации и експерименти со вистински роботи. Во симулациите, секој робот започнувал од случајна позиција и добивал случајна дестинација. Откако ќе стигнел до неа, веднаш добивал нова задача, со што се имитира континуирана работа во реални системи.
Кога роботите се движеле без никаква варијација, брзо се формирале густи групи и застои што го блокирале напредокот. Кога, пак, движењето било премногу хаотично, метежот исчезнувал, но роботите трошеле премногу време во непотребно скршнување. Најдобри резултати се добивале во средна зона, каде имало доволно отстапување за да се избегне блокада, но не и толку многу што би се изгубила насоката.
Врз основа на овие резултати, истражувачите развиле формули за таканаречената стапка на достигнување цели, односно колку дестинации се завршуваат во одреден временски период. Така можеле да пресметаат каква комбинација од густина на ројот и „шум“ во движењето носи највисока ефикасност.
За да ја проверат теоријата надвор од компјутерските модели, научниците спровеле лабораториски тестови со мали роботи на тркала, следени со камера одозгора. Иако физичките роботи биле побавни и помалку прецизни од симулираните агенти, покажале ист образец: малата случајност во движењето помага системот да остане проточен.
Истражувањето укажува дека сложена колективна координација не мора да зависи од централизирана контрола или напредна интелигенција. Едноставни локални правила можат да создадат организирано однесување на групата, сè додека густината не ја надмине критичната граница.
Овие сознанија би можеле да бидат важни не само за роботиката, туку и за управување со сообраќај, движење на луѓе во јавни простори и организација на фабрички процеси. Студијата е објавена во списанието Proceedings of the National Academy of Sciences.
