Fisikawan mengamati persaingan antara orde magnet - ScienceDaily
Teknologi

Robot yang terinspirasi ikan mengoordinasikan gerakan tanpa kendali luar – ScienceDaily


Sekolah ikan menunjukkan perilaku yang kompleks dan tersinkronisasi yang membantu mereka menemukan makanan, bermigrasi, dan menghindari predator. Tidak ada satu ikan atau tim ikan yang mengoordinasikan gerakan ini, juga tidak ada ikan yang saling berkomunikasi tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya. Sebaliknya, perilaku kolektif ini muncul dari apa yang disebut koordinasi implisit – setiap ikan membuat keputusan berdasarkan apa yang mereka lihat dilakukan oleh tetangganya.

Jenis organisasi mandiri dan koordinasi yang terdesentralisasi dan otonom ini telah lama memikat para ilmuwan, terutama di bidang robotika.

Sekarang, tim peneliti di Harvard John A.Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) dan Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering telah mengembangkan robot yang terinspirasi oleh ikan yang dapat menyinkronkan gerakan mereka seperti sekumpulan ikan sungguhan, tanpa ada kontrol eksternal. Ini adalah pertama kalinya para peneliti menunjukkan perilaku kolektif 3D yang kompleks dengan koordinasi implisit dalam robot bawah air.

“Robot sering ditempatkan di daerah yang tidak dapat diakses atau berbahaya bagi manusia, daerah di mana intervensi manusia mungkin tidak dapat dilakukan,” kata Florian Berlinger, Kandidat PhD di SEAS and Wyss dan penulis pertama makalah tersebut. “Dalam situasi ini, sangat menguntungkan Anda memiliki kawanan robot yang sangat otonom dan mandiri. Dengan menggunakan aturan implisit dan persepsi visual 3D, kami dapat membuat sistem yang memiliki tingkat otonomi dan fleksibilitas tinggi di bawah air di mana hal-hal seperti GPS dan WiFi tidak dapat diakses. “

Penelitian ini dipublikasikan di Ilmu Robotika.

Kawanan robot yang diilhami ikan, dijuluki Blueswarm, diciptakan di laboratorium Radhika Nagpal, Profesor Ilmu Komputer Fred Kavli di SEAS dan Anggota Fakultas Associate di Wyss Institute. Lab Nagpal adalah pelopor dalam sistem pengaturan mandiri, mulai dari 1.000 robot kawanan Kilobot hingga kru konstruksi robotik yang terinspirasi oleh rayap.

Namun, sebagian besar kawanan robot sebelumnya beroperasi di ruang dua dimensi. Ruang tiga dimensi, seperti udara dan air, menimbulkan tantangan signifikan bagi penginderaan dan penggerak.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, para peneliti mengembangkan sistem koordinasi berbasis visi pada robot ikan mereka berdasarkan lampu LED biru. Setiap robot bawah air, yang disebut Bluebot, dilengkapi dengan dua kamera dan tiga lampu LED. Kamera lensa ikan terpasang mendeteksi LED Bluebots tetangga dan menggunakan algoritme khusus untuk menentukan jarak, arah, dan arahnya. Berdasarkan produksi sederhana dan deteksi cahaya LED, para peneliti menunjukkan bahwa Blueswarm dapat menunjukkan perilaku yang diatur sendiri yang kompleks, termasuk agregasi, penyebaran, dan pembentukan lingkaran.

“Setiap Bluebot secara implisit bereaksi terhadap posisi tetangganya,” kata Berlinger. “Jadi, jika kita ingin robot berkumpul, maka setiap Bluebot akan menghitung posisi masing-masing tetangganya dan bergerak ke tengah. Jika kita ingin robot membubarkan, Bluebot melakukan sebaliknya. Jika kita ingin mereka berenang seperti sekolah dalam lingkaran, mereka diprogram untuk mengikuti cahaya tepat di depan mereka searah jarum jam. “

Para peneliti juga mensimulasikan misi pencarian sederhana dengan lampu merah di dalam tangki. Menggunakan algoritma dispersi, Bluebots menyebar ke seluruh tangki sampai cukup dekat dengan sumber cahaya untuk mendeteksinya. Setelah robot mendeteksi cahaya, LED-nya mulai berkedip, yang memicu algoritme agregasi di seluruh sekolah. Dari sana, semua Bluebots berkumpul di sekitar robot pemberi sinyal.

“Hasil kami dengan Blueswarm merupakan tonggak penting dalam penyelidikan perilaku kolektif bawah air yang diatur sendiri,” kata Nagpal. “Wawasan dari penelitian ini akan membantu kami mengembangkan miniatur kawanan bawah air di masa depan yang dapat melakukan pemantauan dan pencarian lingkungan di lingkungan yang kaya visual namun rapuh seperti terumbu karang. Penelitian ini juga membuka cara untuk lebih memahami kumpulan ikan, dengan menciptakan kembali perilaku mereka secara sintetis.”

Penelitian ini disusun bersama oleh Dr. Melvin Gauci, mantan Anggota Pengembangan Teknologi Wyss. Itu didukung sebagian oleh Office of Naval Research, Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, dan Amazon AWS Research Award.

Video: https://www.youtube.com/watch?v=1pflbeDRkUs&feature=emb_logo

Dipersembahkan Oleh : Lapak Judi

Baca Juga : Data Sidney