เมื่อเร็ว ๆ นี้ นักวิจัยของ Harvard ได้รับแรงบันดาลใจจากมดในการออกแบบทีมหุ่นยนต์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย ซึ่งสามารถทำงานร่วมกันเพื่อทำงานที่ซับซ้อนโดยใช้พารามิเตอร์พื้นฐานเพียงไม่กี่ตัว งานวิจัย นี้ตีพิมพ์ในELife L Mahadevan, Lola England de Valpine ศาสตราจารย์ด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์กล่าวว่า "โครงการนี้ดำเนินต่อไปตามความสนใจอย่างต่อเนื่องในการทำความเข้าใจพลวัตโดยรวมของแมลงสังคม เช่น ปลวกและผึ้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งแมลงเหล่านี้สามารถจัดการกับสภาพแวดล้อมเพื่อสร้างสถาปัตยกรรมการทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างไร" ชีววิทยาสิ่งมีชีวิตและวิวัฒนาการ และฟิสิกส์ และผู้เขียนบทความอาวุโส ทีมวิจัยเริ่มต้นด้วยการศึกษาว่ามดช่างไม้สีดำทำงานร่วมกันอย่างไรในการขุดค้นและหลบหนีจากเพนียดอ่อน S Ganga Prasath, ดุษฎีบัณฑิตจาก Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences กล่าวว่า "ในตอนแรก มดในคอกจะเคลื่อนที่ไปรอบๆ แบบสุ่ม สื่อสารผ่านหนวดของพวกมัน ก่อนที่พวกมันจะเริ่มทำงานร่วมกันเพื่อหนีออกจากคอก" หนึ่งในผู้เขียนหลักของบทความ มดอาศัยเสาอากาศเป็นหลักในการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมและมดตัวอื่นๆ ซึ่งเป็นกระบวนการที่เรียกว่าการต่อสายอากาศ นักวิจัยสังเกตว่ามดจะรวมตัวกันตามธรรมชาติรอบๆ บริเวณที่พวกมันมีปฏิสัมพันธ์กันบ่อยขึ้น เมื่อมีมดสองสามตัวเริ่มขุดอุโมงค์เข้าไปในคอก มดตัวอื่นๆ ก็เข้าร่วมอย่างรวดเร็ว เมื่อเวลาผ่านไป การขุดค้นที่สถานที่ดังกล่าวดำเนินการเร็วกว่าที่อื่นๆ และในที่สุดมดก็ขุดอุโมงค์ ออกจากคอก จากการสังเกตเหล่านี้ Mahadevan และทีมของเขาได้ระบุพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องสองตัวเพื่อทำความเข้าใจงานขุดค้นของมด ความแข็งแกร่งของความร่วมมือโดยรวม และอัตราการขุดค้น หุ่นยนต์ การจำลองเชิงตัวเลขของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เข้ารหัสพารามิเตอร์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่ามดสามารถขุดได้สำเร็จก็ต่อเมื่อพวกมันร่วมมือซึ่งกันและกันอย่างเข้มแข็งเพียงพอในขณะเดียวกันก็ขุดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยความเข้าใจนี้และต่อยอดจากแบบจำลอง นักวิจัยจึงสร้างมดหุ่นยนต์ที่มีชื่อเล่นว่า แรนต์ เพื่อดูว่าพวกมันจะทำงานร่วมกันเพื่อหนีออกจากคอกที่คล้ายกันได้หรือไม่ แทนที่จะใช้ฟีโรโมนเคมี แรนต์ใช้ "โฟโตร์โมน" ซึ่งเป็นสนามแสงที่แรนต์ท่องเที่ยวหลงเหลืออยู่ซึ่งเลียนแบบสนามฟีโรโมนหรือเสาอากาศ แรนต์ถูกตั้งโปรแกรมผ่านกฎท้องถิ่นง่ายๆ เท่านั้น: ให้ปฏิบัติตามการไล่ระดับสีของฟิลด์โฟโตโรโมน หลีกเลี่ยงหุ่นยนต์ตัวอื่นที่มีความหนาแน่นของโฟโตโรโมนสูง และเก็บสิ่งกีดขวางที่มีความหนาแน่นของโฟโตโรโมนสูง แล้วปล่อยพวกมันลงในที่ที่มีโฟโตโรโมนต่ำ กฎทั้งสามข้อนี้ทำให้แรนต์สามารถหลบหนีจากการถูกคุมขังได้อย่างรวดเร็ว และที่สำคัญยังช่วยให้นักวิจัยสามารถสำรวจบริเวณพฤติกรรมที่ยากต่อการตรวจจับด้วยมดจริงๆ "เราแสดงให้เห็นว่าการทำงานร่วมกันให้สำเร็จลุล่วงสามารถเกิดขึ้นได้จากกฎง่ายๆ และกฎเชิงพฤติกรรมที่คล้ายกันนี้สามารถนำไปใช้แก้ปัญหาที่ซับซ้อนอื่นๆ ได้อย่างไร เช่น การก่อสร้าง การค้นหาและกู้ภัย และการป้องกัน" นายประศาสน์ กล่าว วิธีการนี้มีความยืดหยุ่นสูงและทนทานต่อข้อผิดพลาดในการตรวจจับและการควบคุม สามารถปรับขนาดและนำไปใช้กับทีมที่มีหุ่นยนต์หลายสิบหรือหลายร้อยตัวโดยใช้ฟิลด์การสื่อสารประเภทต่างๆ นอกจากนี้ยังมีความยืดหยุ่นมากกว่าวิธีอื่นๆ ในการแก้ปัญหาร่วมกัน แม้ว่าหน่วยหุ่นยนต์บางตัวจะล้มเหลว แต่ทีมที่เหลือก็สามารถทำงานให้สำเร็จได้ "งานของเราที่ผสมผสานการทดลองในห้องปฏิบัติการ ทฤษฎี และการเลียนแบบหุ่นยนต์ เน้นย้ำถึงบทบาทของสภาพแวดล้อมที่อ่อนตัวได้ในฐานะช่องทางการสื่อสาร โดยสัญญาณที่สนับสนุนตนเองจะนำไปสู่การเกิดขึ้นของความร่วมมือ และด้วยเหตุนี้จึงเป็นทางออกของปัญหาที่ซับซ้อน แม้จะไม่มีตัวแทนระดับโลก การวางแผน หรือการเพิ่มประสิทธิภาพ การทำงานร่วมกันระหว่างกฎท้องถิ่นง่ายๆ ในระดับปัจเจกกับหลักฟิสิกส์ของส่วนรวมจะนำไปสู่พฤติกรรมที่ชาญฉลาด และด้วยเหตุนี้จึงน่าจะมีความเกี่ยวข้องในวงกว้างมากขึ้น" Mahadevan กล่าว ผู้เขียนนำคนอื่น ๆ ของบทความนี้คือ Souvik Mandal และ Fabio Giardina และบทความนี้ร่วมเขียนโดย Jordan Kennedy และ Venkatesh N Murthy, Raymond Leo Erikson Life Sciences ศาสตราจารย์ด้านชีววิทยาโมเลกุลและเซลล์ในภาควิชาชีววิทยาโมเลกุลและเซลล์ การวิจัยบางส่วนได้รับการสนับสนุนโดย National Science Foundation ภายใต้ทุน PHY1606895, EFRI 18-30901 และ 1764269, Swiss National Science Foundation ภายใต้ทุน P400P2- 191115, Ford Foundation, Kavli Institute for Bionano Science and Technology, the Simons Foundation และกองทุนอองรี เซย์ดูซ์