Swarm robotics


Tutti noi abbiamo assistito, non solo guardando filmati e documentari, ma semplicemente osservando nei cieli al tramonto di quelle città dove gli stormi si apprestano a trascorrere la notte, aggregandosi in migliaia di individui, alle sorprendenti e complicatissime evoluzioni, con coreografia perfetta,dando prova di una sorprendente coordinazione. Ci siamo posti la domanda sui meccanismi alla base di questi affascinanti comportamenti collettivi e una risposta l’abbiamo ricercata nella considerazione che lo stormo,uno dei molti fenomeni “organizzati”, possa nel suo insieme essere considerato come entità unitaria che disponga di una propria vita e di intelligenza propria e non riconducibile alla sola somma delle singole parti. In natura esistono altri esempi di comportamento collettivo animale, che ci arrivano anche dagli sciami di insetti, ed in particolare dalle dinamiche collettive degli insetti sociali, in particolare dalle api e dalle formiche (Camazine, Deneubourg, Franks et al. 2001)

Immagine n.1 - Stormi in natura (Foto scattata da Nuray Gonulanan)
 

Immagine n.2 - Il movimento di banchi di pesce

Edward O. Wilson , un importante biologo contemporaneo, colloca le società degli insetti tra i più alti vertici delle organizzazioni sociali nel regno animale. Si tratta infatti di entità molto organizzate che mostrano abilità a livello collettivo veramente straordinarie, anche se gli individui che le compongono non possiedano “le strutture” e “l’intelligenza” necessarie per lo svolgimento di compiti complessi. (Edward O. Wilson, La conquista sociale della Terra, collana Scienza e idee, Raffaello Cortina editore, 2013).

Swarm intelligence

"Chi è a governare? Chi è che dà ordini, che immagina cosa accadrà in futuro, elabora piani e mantiene l'equilibrio?

Maurice Maeterlinck

L’intelligenza di sciame nasce da osservazioni e intuizioni che appartengono a contesti e sistemi biologici sulle molteplici e sorprendenti capacità degli insetti sociali di risolvere problemi quotidiani. È un settore di ricerca scientifico recente e pluridisciplinare che si è sviluppato attivamente a partire dagli anni 90.

Per comprendere intuitivamente cos’è l’intelligenza di sciame , serve far riferimento alla metafora biologica : si tratta di una forma collettiva di intelligenza che si può osservare in diverse specie animali (pesci, insetti,uccelli, mammiferi...), che esibiscono comportamenti sociali sviluppati e con una notevole capacità di adattamento ambientale. In questo lavoro ci soffermeremo in particolare sulle formiche che hanno ispirato diversi metodi e tecniche.

Il termine è stato utilizzato nel 1988 per la prima volta da Gerardo Beni, S. Hackwood e Jing Wang in relazione a un progetto ispirato ai sistemi robotici. Anni di intenso lavoro di ricerca che hanno visto discipline e ambiti di ricerca, fino allora separarti, come la biologia, l’informatica e la robotica a integrare i loro apporti in un’ottica di scambi e di integrazione.

Ricordiamo di quel periodo le conferenze: Artificial Life Conferences, e Simulation of Adaptive Behavior, and the European Conference on Artificial Life.

Si iniziò a lavorare intorno ad una più attenta analisi e ricerca di modelli riscontrati in un vasto numero di comportamenti collettivi negli insetti sociali, con la finalità di permettere nuovi modi di risolvere diversi problemi simili nel settore della robotica e scienze del computer. L’obiettivo era di progettare algoritmi e dispositivi distribuiti per la soluzione efficace di problemi complessi che si ispirano al comportamento collettivo degli insetti o di altri animali sociali organizzati in colonie.

Secondo la definizione di Beni e Watt la swarm intelligence (intelligenza dello sciame o collettiva) può essere definita come: “Proprietà di un sistema in cui il comportamento collettivo di agenti (non sofisticati) che interagiscono localmente con l’ambiente produce l’emergere di pattern funzionali globali nel sistema”.

Si tratta di un’organizzazione collettiva di livello complesso che “emerge” dalla somma di azioni a loro volta più semplici, come quelle svolte da una colonia di formiche per difendere il loro territorio, costruire un nido organizzato o per la ricerca di fonti alimentari. Tutto questo senza un intervento dall’alto centralizzato, un leader, che dia loro direttive gerarchiche e in definitiva li comandi.

La natura ci offre diversi esempi, oltremodo affascinanti, e sicuramente molti di noi si saranno soffermati a osservare una lunga fila di formiche dirette verso una fonte di cibo, ma anche qualcuno avrà avuto anche occasione di vedere un gruppo di formiche che tutte insieme collaborano nel trasportare dei legnetti o cibo. Tutto questo ci appare molto sorprendente e chi si è trovato di fronte a questi esempi di “comportamenti collettivi” non ha potuto si è chiesto quali siano i meccanismi che spiegano tali fenomeni. Ovvio l’interrogativo sulla presenza o meno di qualcuno che dall’alto, ed in modo centralizzato/gerarchico, diriga tali comportamenti.

Nel passato gli etologi hanno cercato di dare una risposta per spiegare la natura di questi comportamenti complessi, che si manifestano a livello di colonia e dai risultati sorprendenti. Hanno ipotizzato che il fenomeno fosse il risultato di comportamenti generati da singoli individui, a loro volta dotati di specifiche caratteristiche, in grado di saper utilizzare ed integrare un certo numero di informazioni sul problema che si trovano a dover risolvere e di modulare, di conseguenza, il proprio comportamento.

Ma c’è anche un’altra soluzione del problema riguardante queste attività che considera queste decisioni collettive come il risultato delle molteplici e peculiari interazioni di individui, un insieme di meccanismi dinamici che esibiscono comportamenti semplici in risposta a stimoli provenienti da altri individui o dal loro ambiente. Questo secondo approccio si basa sull’applicazione del concetto di auto-organizzazione.

Auto-Organizzazione

Il principio fondamentale del successo di sistemi a intelligenza collettiva è l’auto-organizzazione e secondo una definizione data da Klir [Klir, 1991]: "un sistema auto-organizzante è un sistema che tende a migliorare le sue capacità nel corso del tempo organizzando meglio i suoi elementi per raggiungere l'obiettivo".

L'auto-organizzazione si caratterizza per essere un fenomeno bottom-up, che emerge dal basso verso l'alto. Hofstadter (1985) descrive l'auto-organizzazione come “la composizione spontanea e inconscia di totalità coerenti a partire da parti disperse”.

Questo processo lo ritroviamo in ambiti disciplinari diversi quali: fisica,biologia,chimica,economia e sociologia.

L’auto-organizzazione è un processo attraverso il quale una soluzione come una struttura emergono in modo spontaneo attraverso meccanismi di interazione attiva dei singoli che definiscono il sistema, senza aver bisogno né di un controllo a livello centrale, né di un leader o direttive predeterminate. Jean-Louis Deneubourg e Simon Goss furono i primi a dimostrare che il principio dell’auto-organizzazione, all’inizio utilizzato per spiegare processi fisici e chimici, poteva essere adottato anche per gli insetti sociali.


Immagine n.3 - Comportamento collettivo delle formiche d’Argentina (Linepithema humile) e sviluppo di tecniche di intelligenza di sciame. © Guy Theraulaz. CNRS, Toulouse.

In particolare prenderemo in considerazione alcuni fenomeni che in natura tutti abbiamo avuto modo di osservare, come le colonie di formiche per poter comprendere la loro peculiare e sorprendente organizzazione collettiva di alto livello. Nello specifico ci soffermeremo sulla colonia di formiche alla ricerca del cibo e nei loro comportamenti che adottano quando sul loro percorso trovano un ostacolo.

Sappiamo che le formiche sono in grado di trovare la strada più breve dal formicaio al cibo e osserviamo in natura come le formiche, che all’inizio si muovono in modo del tutto casuale alla ricerca del loro cibo, quando lo trovano le prime formiche che ritornano a ritroso al nido, dopo aver raggiunto la fonte di cibo, sono quelle che hanno percorso l’itinerario più breve e lo stesso itinerario è il primo ad essere marcato due volte (all’andata e al ritorno) con i feromoni depositati sul terreno. Si tratta di autentici segnali chimici che hanno lo scopo di tracciare un sentiero tra posizione del cibo e della colonia per le altre formiche. Un semplice meccanismo di feedback positivo (amplificazione per retroazione positiva). In tal modo quando altre formiche incontrano il sentiero tracciato dai feromoni, smettono di muoversi a caso e iniziano a percorrerlo anche loro. Pertanto l’intensità del segnale dei feromoni tende a mantenersi più a lungo nei percorsi più brevi in quanto sono anche quelli più utilizzati dalle formiche (Immagine n.4). In conclusione, pur essendo ogni formica dotata di poca memoria e di scarsa capacità cognitive, tutte insieme riescono a risolvere un problema complesso, senza bisogno di un'organizzazione centralizzata, e con un comportamento che definiamo di ordine cooperativo.

Immagine n.4 -Una ricerca del percorso più breve. Maggior ferormoni sul tratto breve.

Sempre a proposito di colonia di formiche un altro caso interessante si ha quando sul loro percorso trovano un oggetto, quale una pietra, che può ostacolare il loro percorso. In questo caso Denebourgh dimostrò che le formiche sono in grado di adattarsi alle modifiche dell’ambiente circostante, in quanto riescono a trovare in tempi brevi un nuovo percorso quando quello già utilizzato non risulta più percorribile.

In questo caso le singole formiche devono trovare il modo più semplice (che secondo parametri di ottimizzazione è spesso il più veloce) per aggirare questo ostacolo nuovo ed imprevedibile. Abbiamo già sottolineato come le singole formiche non sono dotate di un’intelligenza adeguata per sapere se è meglio passare a destra o a sinistra, ma è facile verificare come le formiche siano in grado di trovare la strada più breve dal nido al cibo. Anche in questo caso le prime formiche sceglieranno il percorso in modo casuale il loro percorso, in definitiva un lato piuttosto che l’altro. In tal modo le formiche che hanno scelto il tratto più breve “marcano” la scia di feromone più rapidamente delle altre e depositano sul tratto una maggior quantità di feromone.

Il ruolo giocato dal marcatore odoroso, che ogni formica deposita sul terreno mentre cammina, è fondamentale e tale processo prende il nome di recruitment (J. L. Deneubourg). In definitiva la scelta del percorso da seguire alla ricerca del cibo è guidata dall'intensità del feromone: più esso è intenso e più è probabile che venga scelto una determinata direzione e tenendo conto di retroazioni negative in quanto il feromone evapora nel tempo, quindi rimarranno "marcati" solo i percorsi usati più frequentemente. Si tratta di feedback negativi (un meccanismo d’attenuazione per retroazione negativa) che hanno il compito di equilibrare i feedback positivi e in tal modo contribuiscono alla stabilizzazione del sistema.

Immagine n.5 - Comportamenti collettivi di una colonia e vincoli dell'ambiente.

Una delle caratteristiche più importanti degli insetti sociali è che essi possono risolvere problemi in un modo molto efficiente, flessibile e robusto.

La flessibilità permette di adattarsi alla modifica degli ambienti, mentre la robustezza dota la colonia della capacità di funzionare sebbene alcuni individui non possano riuscire a eseguire isolatamente il loro compito.

Ai fini pratici per le applicazioni e implementazioni in sistemi robotici è importante conoscere gli algoritmi che simulano tali comportamenti. Un interessante ed affascinante percorso di integrazione tra discipline diverse come la biologia e la robotica.

Proprietà delle metafore di sistemi di insetti sociali:

Pertanto per comprendere i meccanismi alla base dei comportamenti complessi collettivi occorre tener conto di alcuni concetti principali riguardanti gli sciami intelligenti quali:

  • una colonia di insetti sociali in pratica è come un sistema decentralizzato, costituito da unità autonome distribuite nell’ambiente, e può essere definita come un insieme di comportamenti di risposta agli stimoli. Il tutto in assenza di un ente coordinatore;


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