接觸過小孩子的人都知道，想要讓一個孩子聽話已經(jīng)很困難了，同時控制多個孩子幾乎是不可能的。我國曾用無人機實現(xiàn)的空中拼字、拼圖表演是經(jīng)過了復雜精細的算法反復調(diào)試，才能呈現(xiàn)出最終讓人大呼驚艷的交互作用。但是，對于一些構(gòu)造簡單、不一致，并且無法進行復雜編程的機器人時，我們還能用它來做點什么嗎？

由佐治亞理工學院的高級計算教授Dana Randall和Dunn家庭物理學教授Daniel Goldman領(lǐng)導的一組研究人員試圖證明，即使最簡單的機器人仍然可以完成遠遠超出一個，甚至多個機器人能力的任務。這種被團隊稱為“BOBbots”(本質(zhì)上只能算是移動的粒子)的機器人完成這些任務的表現(xiàn)超出了他們的期望，甚至在去除掉所有傳感器、通信、內(nèi)存和計算的情況下同樣成功地僅借助機器人的物理特征完成了一組任務。研究團隊將這一特征稱為“任務體現(xiàn)”(Task embodiment)。該研究于4月23日發(fā)布在《科學進展》期刊上。

Randall教授解釋說，該團隊的BOBbot(行為b，組織o，嗡嗡作響的b，機器人bot，BOBbots)以粒狀物理學先驅(qū)Bob Behringer的名字命名，“可以說是笨得不能再笨了”。該實驗平臺由佐治亞理工大學物理系學生李勝凱(音譯，Shengkai Li)領(lǐng)導的精確計算機模擬技術(shù)所補充，以方便在實驗室有限的環(huán)境中進行補充研究。

盡管BOBbot很簡單，但研究人員發(fā)現(xiàn)，當機器人相互移動并撞擊時，“緊湊的聚集體形式能夠共同清除難以獨自移動的沉重碎片”。“盡管大多數(shù)人制造越來越復雜和昂貴的機器人來保證協(xié)調(diào)，但我們希望看到使用非常簡單的機器人可以完成哪些復雜的任務?！?/span>

受在棋盤上運動的粒子理論模型的啟發(fā)，研究團隊開發(fā)了一種稱為自組織粒子系統(tǒng)的理論抽象，以嚴格研究BOBbot的數(shù)學模型。利用概率論，統(tǒng)計物理學和隨機算法的思想，研究人員能夠證明理論模型會隨著磁相互作用的增加而發(fā)生相變——在大型緊湊的簇中突然從分散變?yōu)榫奂愃朴谖覀冊诔Ｒ姷娜粘Ｏ到y(tǒng)中看到的水和冰的相變。

Randall教授表示，“嚴格的分析不僅向我們展示了如何構(gòu)建BOBbot，而且還揭示了我們算法內(nèi)在的魯棒性，能夠在部分機器人出現(xiàn)了故障或無法預測的情況下也能進行任務?！?/span>

隨著機器人算法的越來越精細復雜，算法出錯的概率也逐漸增大。在可預見的未來，人類和機器人必然是緊密合作，機器人可以承擔的任務也將會越來越多，對于機器人故障的后備方案就顯得至關(guān)重要了。這項研究的發(fā)現(xiàn)表示了盡管機器人出錯，也可以通過團隊協(xié)作來處理一些日常事務。這在機器人的可靠性方面給予了我們更多的信心。