ドローンの群れが集合知を発達させた方法

30機のドローンが一斉に上昇し、着陸装置に取り付けられた光のドームが30色に輝き、薄暗い灰色の空に浮かぶ蛍光キャンディーの粒のようだ。そして空中で停止し、数秒間ホバリングした後、一斉に動き出す。

新たに形成された群れが移動するにつれ、メンバーの腹部の発光色は一斉に緑色に変化します。彼らは東へ向かうことを決意したのです。先頭の雄鳥たちは障壁に近づき、南へ方向転換するにつれて腹部の発光色が青緑色に変化します。まもなく、後続のメンバーの発光色もそれに合わせて変化します。

美しい。そして、ある意味驚くべきことだ。これらのドローンは自律的にまとまりのある群れを形成し、衝突することなく同期飛行している。そして、ここが素晴らしいところだが、中央制御装置が指示を出すことなく飛行しているのだ。

これが、スーパーボウルやオリンピックなどで見られるドローンの群れとは全く異なる点です。確かに、あのクワッドコプターの群れは1000機以上になることもありますが、各機の動きと位置はすべて事前にプログラムされています。一方、この30機のドローンはそれぞれが自身の位置と速度を追跡し、同時にその情報を群れの他のメンバーと共有しています。リーダーは存在せず、彼らは文字通り、正真正銘の飛行中に、共同で行き先を決定します。

Balazs Tiszaによるビデオ

そういう意味では、彼らは鳥のようです。あるいはハチやイナゴ。あるいは、雄大かつどこか神秘的な方法で、まとまりのある集団を形成する能力を持つ、あらゆる生き物のようです。これは、個々の行動から生まれるいわゆる創発的な性質です。数年前、彼らは10機のドローンでこれを成功させました。そして今、その3倍の台数でそれを実現しました。

しかし、それを実現させるのは3倍以上の難しさだった。ドローンの編隊は、サイエンス・ロボティクス誌最新号に掲載された非常にリアルな群集モデルによって実現されている。「数字だけでは、どれほど難しいかは分かりません」と、ブダペストのエトヴェシュ大学生物物理学科ロボット研究室所長であり、本研究の筆頭著者でもあるガボール・ヴァーサールヘイ氏は語る。「3人の子供を持つ親なら、1人の子供を育てるよりも、どれだけ大変か分かっています。そして、20人、30人の世話をしなければならないとなると、その難易度は桁違いです。信じてください。私には3人の息子がいます。自分が何を言っているのか、よく分かっています。」

アニメーション制作：Vásárhelyi 他

ヴァサールヘイリ氏のチームは、数千回のシミュレーションを実行し、数百世代にわたる進化を模倣することで、このモデルを開発した。「これを分散型の方法で実現したという事実は、実に素晴らしい」と、ニューヨーク州立大学バッファロー校のロボット工学者で、複数ロボットの協調を専門とするカーシック・ダントゥ氏は語る。ダントゥ氏は今回の研究には関わっていない。「各エージェントはそれぞれ独自の行動をとっているにもかかわらず、集団的な行動が生まれるのです。」

協調システムでは、メンバーが増えると、通常、エラーが発生する可能性も高まります。突風によって1機のドローンがコースを外れ、他のドローンもそれに追従するかもしれません。クワッドコプターは位置を誤認したり、近隣のドローンとの通信が途絶えたりすることもあります。こうしたミスはシステム全体に連鎖的に影響を及ぼします。1機のドローンのほんの一瞬の遅れは、後続機によって瞬く間に拡大されてしまう可能性があります。まるでブレーキを一度踏んだだけで渋滞が始まるように。ちょっとしたトラブルが、あっという間に混乱を引き起こす可能性があります。

しかし、ヴァーサールヘイイ氏のチームは、こうした問題を可能な限り予測できるように群がるモデルを設計した。だからこそ、彼らのドローンはシミュレーションだけでなく現実世界でも群れをなすことができるのだ。「これは本当に素晴らしい」と、この研究には関わっていないロボット工学者のトネス・ナイガード氏は語る。オスロ大学の「身体性認知による予測可能性工学」プロジェクトの研究者であるナイガード氏は、歩行ロボットのシミュレーションと実際の非生物的な四足歩行ロボットとの間のギャップを埋める研究に取り組んでいる。「もちろん、シミュレーションは素晴らしいです」と彼は言う。「なぜなら、条件を単純化して問題を特定し、調査することが容易だからです」。問題は、研究者がすぐに単純化しすぎて、設計の成否を左右する現実世界の条件をシミュレーションから切り離してしまう可能性があることだ。

ヴァサールヘイリ氏のチームは、群集モデルから複雑さを取り除くのではなく、複雑さを付け加えました。他のモデルではドローンの行動に2つか3つの制限を課すところ、彼らのモデルでは11の制限を課します。これらの制限を組み合わせることで、ドローンが他のドローンとどれだけ早く連携すべきか、隣接するドローンとどれだけの距離を保つべきか、そしてどれだけ積極的にその距離を維持するべきかといったことが決まります。

11個のパラメータすべてに最適な設定を見つけるために、ヴァサールヘイリ氏と彼のチームは進化戦略を採用しました。研究者たちは、11個のパラメータを持つモデルのランダムなバリエーションを生成し、スーパーコンピューターを用いて、各ルールセットの下で100機のドローンの群れがどのように行動するかをシミュレーションしました。そして、最も成功した群れに関連するモデルを取り上げ、パラメータを微調整して、再度シミュレーションを実行しました。

時には、有望なパラメータの組み合わせが行き詰まりに陥ることもありました。そこで彼らは、有望な2つのルールセットの特性を組み合わせるなど、後戻りしてシミュレーションを繰り返しました。数年、150世代、そして1万5000回のシミュレーションを経て、彼らは実際のドローンで確実に機能すると確信できるパラメータセットに到達しました。

これまでのところ、これらのドローンは見事なパフォーマンスを発揮しており、実地試験では衝突事故はゼロです。そして、文字通り素晴らしいのがクワッドコプターの下部に搭載されたライトです。ライトは各ドローンの進行方向に合わせて色分けされています。元々はスーパーボウルのような複数のドローンによるライトショーのために開発されましたが、研究者たちは土壇場でテスト機に追加することを決定しました。ヴァーサールヘイリ氏によると、これによりドローンの状態を視覚化し、バグを発見し、システムエラーを修正することがはるかに容易になったとのことです。

これらはまた美しく、そして率直に言って、複雑な調整をシンプルに、光で表現したものです。

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