Интелигентност в рояк

Интелигентност в рояк (на английски: swarm intelligence) е концепция в областта на изкуствения интелект и роботиката, вдъхновена от колективното поведение на различни видове животни, наблюдавано в природата. Тя се основава на децентрализирани и самоорганизиращи се системи, които могат да бъдат естествени или изкуствени. Те са съставени от популация от сравнително прости агенти, които взаимодействат локално помежду си и със заобикалящата ги среда. В резултат може да възникне сложно колективно поведение, без то да бъде управлявано от централен контролен механизъм.

Терминът е въведен през 1989 г. от Джерардо Бени и Дзин Уанг във връзка с клетъчните роботизирани системи. По-късно концепцията се развива като интердисциплинарна област, обединяваща биология, компютърни науки, роботика, теория на алгоритмите и когнитивна наука.

Основният принцип на интеригентността в рояк е, че координираното поведение на системата възниква от локалните и до известна степен случайни взаимодействия между агентите. Всеки от тях обикновено разполага с ограничена информация и следва сравнително прости правила, но съвкупната им дейност води до появата на "интелигентно" глобално поведение, непознато за отделните агенти.

Биологични основи и вдъхновение Изследванията върху интелигентността в рояк са биологично вдъхновени от различни животински видове като насекоми, птици, риби или бозайници, които живеят и функционират в рояци, колонии или други организирани групи. Заедно те могат да демонстрират сложно колективно поведение, въпреки че отделните индивиди разполагат с ограничени способности и следват сравнително прости правила. Животът в подобни групи им позволява да решават задачи и проблеми, които биха били трудни или невъзможни за отделния индивид, като например планиране на пътища, изграждане на гнезда, разпределение на задачи и много други. Размерът на природните рояци може да варира значително - от малки групи, обитаващи определени територии, до добре организирани колонии, включващи милиони индивиди, разпространяващи се върху големи пространства. Наблюденията върху колективното поведение в природата водят до разработването на различни алгоритми и системи, базирани на интелигентността в рояк.

Алгоритми и системи

Алгоритъм за оптимизация по метода на мравките

Алгоритъмът за оптимизация по метода на мравките (на английски: Ant Colony Optimization, ACO) е един от първите и най-известни методи, вдъхновени от интелигентността в рояк. Алгоритъмът е разработен от Марко Дориго през 90-те години и е базиран на поведението на мравките при търсене на храна. Първоначално мравките изследват района около гнездото си по произволен начин. След като намерят източник на храна, те отнасят част от нея в мравуняка, а по пътя си оставят следи и феромони, които ще насочат останалите мравки къде е източникът. Тази индиректна комуникация чрез феромони между мравките им позволява да намерят най-краткия път към храната.

Този механизъм е използван като основа при създаването на Алгоритъма за оптимизация по метода на мравките, при която поведението на реалните мравки е моделирано чрез множество изкуствени мравки - програмни агенти, които търсят най-доброто решение на даден проблем или задача. Подобно на мравките в природата, агентите изследват различни маршрути, движейки се през параметрично пространство, представляващо всички възможни решения. Те записват своите позиции и оценяват качеството на изминалия път. По-ефективните маршрути постепенно започват да се предпочитат от останалите агенти, което позволява на системата с времето да се насочва към най-оптималното решение.

Първоначално алгоритъмът е разработен за решаването на Проблема на търговския пътник (на английски: Travelling salesman problem), при който трябва да бъде намерен най-краткият маршрут между множество точки. По късно започва да се използва и в различни области като транспортни системи, логистика, телекомуникационни мрежи, планиране на задачи и управление на трафик. Системата е особено подходяща за задачи, при които трябва да бъде намерено оптимално решение измежду голям брой възможности.

Оптимизация на частици в рояк Оптимизацията на частици в рояк (на английски: Particle Swarm Optimization, PSO) е един от основните алгоритми, вдъхновени от интелигентния рояк. Той е разработен от Джеймс Кенеди и Ръсел Еберхарт през 1995 г. и е базиран на колективното поведение, наблюдавано при птичи ята и рибни пасажи. При движението си животните в тези групи постоянно се адаптират спрямо посоката и поведението на близките до тях индивиди, което им позволява да се придвижват координирано без наличието на централен лидер.

При Оптимизацията на частици в рояк тази идея се прилага, като възможните решения на даден проблем се представят като частици, които се движат в пространството на решенията. По време на работата на алгоритъма частиците променят позицията си, като се влияят както от най-доброто решение, което самите те са открили до момента, така и от най-доброто решение, намерено от останалите частици в рояка. Чрез многократно обновяване на тези позиции системата постепенно се насочва към по-добри решения на оптимизационния проблем.

Оптимизацията на частици в рояк се използва основно при оптимизационни задачи, където трябва да бъде намерено най-доброто решение измежду голям брой възможности. Алгоритъмът намира приложение и в машинното обучение, невронните мрежи, инженерните науки, обработката на данни и роботиката.

Изкуствен интелект на рояка Изкуственият интелект на рояка, (на английски: Artificial Swarm Intelligence, ASI) наричан още Swarm AI или human swarming, е съвременен подход за колективно вземане на решения, при който свързани потребители участват едновременно в общ процес чрез онлайн система. За разлика от Алгоритъма за оптимизация по метода на мравките и Оптимизацията на частици в рояк , които използват изкуствено създадени елементи в компютърна среда, при ASI водеща роля имат реални хора. Техните индивидуални преценки се обединяват в реално време чрез система, вдъхновена от природните рояци, при които крайното решение се формира чрез взаимодействието между всички, а не чрез решение на един отделен човек.

При този подход участниците не избират отговор по традиционния модел на гласуване, при който мненията и отговорите се броят поотделно. Вместо това те влияят едновременно върху посоката на общото решение, като системата отчита както избора им, така и степента на тяхната увереност. Така крайният резултат се оформя постепенно чрез динамичното взаимодействие между всички участници.

ASI се използва при задачи, при които е необходима колективна преценка — например прогнозиране, вземане на решения, пазарни проучвания и медицински оценки. Изследванията върху тази технология показват, че в определени случаи човешките рояци могат да постигат по-точни резултати от отделни участници или от традиционни методи като анкети и гласуване.

Роева роботика Роевата роботика (на английски: swarm robotics) е приложна област на интелигентния рояк, при която множество сравнително прости роботи действат координирано за изпълнението на обща задача. Тя е вдъхновена от социалните насекоми и от начина, по който колективното поведение възниква чрез взаимодействия между отделните индивиди. Вместо един сложен робот да изпълнява задачата самостоятелно, роевият подход използва множество автономни роботи, които обменят информация помежду си и реагират на заобикалящата ги среда. Така общото поведение на системата се формира от локалните взаимодействия между отделните роботи, без да е необходим централен контрол.

Роевата роботика пренася принципите на интелигентния рояк в реална физическа среда. Роботите в рояка обикновено разчитат на локално възприятие и локална комуникация, без да имат пълна информация за цялата система. Това позволява на рояка да работи като самоорганизираща се система, при която задачата се изпълнява чрез действията на много отделни единици. Подобен подход е особено подходящ за големи, непознати или рискови среди, в които един робот трудно би могъл да изпълни мисията сам.

Роевата роботика намира приложение в задачи като търсене на обекти, покриване на територия, колективно транспортиране, наблюдение на средата и спасителни операции. Предимството на подобни системи е, че те могат да бъдат мащабируеми, гъвкави и устойчиви на повреди. При отпадане на отделен робот останалите могат да продължат работа, защото системата не зависи от една централна единица. Освен това роякът може да бъде разширяван чрез добавяне на още роботи, което е една от причините мащабируемостта да се разглежда като основно свойство на роевата роботика.

Приложения Интелигентността в рояк има много приложения, някои от които са оптимизация, роботика, извличане на данни и телекомуникации. Роевите алгоритми са подходящи за системи с динамични условия, непълна информация и ограничени изчислителни ресурси.

Едно от основните приложения е роботиката. Роевите роботизирани системи се използват при управление на безпилотни летателни апарати, помощ след бедствия, минно дело, геоложки проучвания, военни приложения и колективно транспортиране. Тези приложения са свързани с нуждата множество автономни роботи да изпълняват задача съвместно, вместо тя да зависи от една отделна машина.

Интелигентният рояк се прилага и в комуникационни мрежи и системи от типа „Интернет на нещата“. В такива системи роевите алгоритми се използват за разпределена координация между устройства и за работа в среда, която се променя динамично. Част от изследванията разглеждат и приложението им при маршрутизиране в телекомуникационни мрежи.

Друга област е анализът на данни. Роевите методи се използват при извличане на данни, клъстерен анализ, избор на признаци и класификация. В здравеопазването те се прилагат при анализ на медицински данни, диагностика и прогнозиране на заболявания като рак, сърдечни заболявания и тумори.

Източници