由该大学计算机科学系的Andreagiovanni Reina博士领导的这项研究，可以改善蜂群如何机器人一起工作，适应环境的变化，更快地做出更复杂的决定。该研究发现，当机器人之间的交流减少时，机器人群体能够更有效地对环境的变化作出反应。它推翻了广泛接受的理论，即机器人之间的联系越多，信息交换就越有效。
该团队包括来自伦敦大学学院、人工智能跨学科研究所(IRIDIA)的研究人员，Université比利时的Libre de Bruxelles，通过研究一群微型机器人如何移动，并就他们应该聚集在一起探索的最佳区域(例如，最紧急或最适合执行一项任务)达成共识，从而发现了他们的发现。
每个机器人单独评估环境，对最佳区域做出自己的决定，并将其意见传播给集群的其他成员。然后，群体中的每个机器人会定期随机选择一个已经被群体中的另一个机器人传播过的评估，并用它来更新自己对最佳领域的看法——一个已知的协议机器人作为选民模型。一旦每个机器人都完成了这个过程，群体就会根据每个机器人的意见，就聚集和探索的最佳区域达成共识。
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然而，该团队发现，通过使用这种协议，当一个更好的地点出现时，机器人群对环境变化的适应速度很慢。
研究人员随后发现，当机器人只与10厘米范围内的其他机器人交流时，而不是将信息传播给整个群体时，群体能够更快地适应环境的变化，并选择最佳可用区域。
“成群的机器人具有巨大的潜力，可以帮助我们进入那些要么太危险，要么人类无法进入的地方。例如，当森林火灾太大或太危险，人类无法单独处理时，它们可以飞过，监测火灾如何蔓延，并决定哪里最需要帮助，”雷纳博士说。“然而，如果火灾突然改变方向，而其他地方急需支援，会发生什么?机器人群体需要能够迅速适应这种变化，并确定哪里需要紧急支援。”这就是我们的研究正在帮助做的事情——我们的发现可以用来开发一群机器人，它们的反应更快，能够比目前更快地做出正确的决定。”
这篇论文发表在科学的机器人．
来源:谢菲尔德大学
