На Ставрополье ученые совершенствуют работу дронов по принципу пчелиного роя
Роевым интеллектом называется коллективное поведение однородных объектов, взаимодействующих между собой в ходе выполнения конкретных функций. Децентрализованное управление роботизированной системой происходит по принципу пчелиного роя. Благодаря этому задействуется самоорганизующаяся коллективная работа всех ее элементов. Об этом пишет newstracker.ru. По традиции управление такими системами происходит через единый центр. Такой принцип уязвим, так как в случае потери связи с центром работа роботов становится неэффективной. В связи с этим ученые из многих стран разрабатывают новый принцип работы самоорганизующейся многоагентной команды. Своим фундаментальным опытом исследований поделился Владимир Антонов, который является кандидатом технических наук, доцент кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития СКФУ. Он пояснил, как и зачем нужны подобные системы. Он сказал, что такие системы считаются намного эффективнее, чем иерархичные. Данный проект нацелен на оптимизацию взаимодействия робототехнических агентов по концепции роевого интеллекта, а также самоорганизации и кооперации. Антонов подчеркнул, что на сегодняшний момент времени в мире нет полностью децентрализованного автономного роя. Новый принцип, разработанный ставропольскими учеными, сначала будет доводиться до прототипа, а далее — до готового образца. Ключевой задачей научных разработок является применение на практике, совершенствование технологии и введение в производство. В результате это поможет решить национальные задачи технологической независимости РФ, считает Беспалов. Эффективность решения, которое было предложено Антоновым, доказана математически и на уровне имитационного моделирования. В сентябре текущего года в Санкт-Петербурге прошла 33-я международная научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника». На ней Антонов представил свой доклад. Он выразил уверенность в том, что после прикладного этапа исследований «беспилотник» можно будет применять в зонах химического и радиационного заражения, при анализе посевов в сельском хозяйстве, при оценке угрозы распространения природных пожаров и в других сферах, где требуется анализ географически привязанных факторов.
