211service.com
Sciame Robo
Nel marzo di quest'anno, l'informatica dell'Università di Harvard Radhika Nagpal e i suoi colleghi hanno camminato per 10 miglia al giorno attraverso un'isola tropicale nel mezzo del Canale di Panama, alla ricerca di formiche dell'esercito. Gli insetti lavorano insieme in gruppi di decine o addirittura centinaia di migliaia per proteggere la loro regina e le larve, usando i propri corpi per creare e mantenere un nido temporaneo. Ma non c'è nessun capo tra loro, nessun caposquadra o capo. Le creature creano queste strutture complesse come un collettivo.
La mattina del secondo giorno, Nagpal stava cercando da ore quando Mike Rubenstein, un robotico della Northwestern University, calpestò accidentalmente un tronco marcio. Il suo stivale di gomma è andato dritto attraverso il legno. Immediatamente, Nagpal si precipitò a guardare lo sciame di insetti riparare il loro nido danneggiato. Era raggiante, ricorda il biologo Simon Garnier del New Jersey Institute of Technology, lo scienziato capo della spedizione. A volte vorrei che i miei studenti fossero più così.
Nagpal era a Panama per imparare dalle formiche o almeno per trarre ispirazione. In qualità di leader nel campo emergente della robotica degli sciami, o intelligenza artificiale collettiva, si trova a cavallo di più campi, tra cui l'ingegneria meccanica, il design industriale e persino la biologia comportamentale. Prima di progettare robot che lavorano insieme per costruire strutture semplici, lei e i suoi colleghi si sono recati in Namibia per studiare da vicino le termiti e il viaggio a Panama ha lanciato un nuovo progetto ispirato alle formiche dell'esercito. (Il numero di attuatori di una formica fa piangere un robotista, dice.) Ma il suo laboratorio è noto soprattutto per aver costruito un gruppo di 1.024 macchine semplici, identiche ea basso costo che lei chiama kilobot. I robot tozzi e cilindrici svolgono compiti di base in gruppo. Non c'è nessun leader tra loro. Non ci sono nemmeno interferenze umane. Sono un vero sciame artificiale.
Uno dei 1.024 kilobot di Nagpal
Le potenziali applicazioni per i collettivi di robot variano ampiamente, dalle robo-api per lavori di ricerca e salvataggio ai veicoli da costruzione autonomi che potrebbero costruire habitat sulla luna o su Marte prima delle missioni con equipaggio. Ma queste visioni futuristiche non sono ciò che guida Nagpal. A un certo livello, sì, questo può portare ad applicazioni, ma riguarda anche la scoperta scientifica, dice. Il punto è essere in grado di scoprire nuove conoscenze e non necessariamente sapere come influenzerà l'umanità 20 anni dopo.
La ricerca di Nagpal è stata descritta sulla copertina di Scienza e Natura , e nel 2014 è stata citata come una delle Natura 's 10, un elenco annuale di persone che contano nella scienza. È certamente una scienziata brillante, aggiunge Garnier. Ma non ha mai perso la curiosità dei bambini.
Trovare la propria strada
Nagpal, 45 anni, è cresciuta in India, paese che descrive come un paese in cui l'intelligenza delle ragazze non era apprezzata e persino problematica. Da ragazza intelligente che cresce, è stato chiarito che avrebbero preferito che i ragazzi fossero intelligenti, ricorda. Le ragazze avrebbero dovuto imparare a cucinare, non a programmare. E se una ragazza eccelleva accademicamente, la medicina era uno dei pochi percorsi accettabili.
Quindi Nagpal ha deciso che qualsiasi cosa anche solo lontanamente collegata alla medicina, come la biologia, era off limits. La mia intera strategia era la fuga, dice. Se c'era un percorso predestinato per le donne, non avrei intrapreso quella strada, solo per paura di essere rinchiusa in quel sistema e non essere mai in grado di prendere un'altra decisione da sola.
Nonostante le norme culturali, i genitori di Nagpal - suo padre è un ingegnere meccanico che ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Georgia Tech - le hanno permesso di frequentare il MIT. Da matricola, ha approfittato del sistema di valutazione pass/fail per iscriversi alla classe introduttiva di informatica 6.001. Pensavo che sarebbe stato difficile, dice, ma poi l'ho adorato.
Radhika Nagpal dice che lei e il suo gruppo non nominano più gli oltre 1.000 robot nel suo laboratorio.
Come studentessa laureata nel 1996, Nagpal ha letto Amorphous Computing, un white paper appena pubblicato in cui i suoi consulenti, Harold Abelson, PhD '73, e Gerald Jay Sussman '68, PhD '73, e altri hanno descritto una direzione insolita per l'informatica. Si sono concentrati non su singoli computer potenti, ma su moltitudini programmabili fatte di macchine semplici che, lavorando insieme, potevano produrre risultati complessi. Sebbene la tecnologia esistente non fosse pronta a supportare la visione, il concetto è diventato la base per i suoi studi di dottorato.
Mentre andava avanti, si sposava e metteva su famiglia, Nagpal si rifiutò di lasciare che la sua carriera schiacciasse le sue altre passioni: la pittura, la danza e, in generale, una vita piena ed equilibrata. Dopo aver ottenuto una posizione di facoltà junior ad Harvard nel 2004, ha trascurato la politica accademica, ha rifiutato di impegnarsi in sessioni di laboratorio notturne e ha stabilito di non controllare la posta elettronica nei fine settimana. Queste decisioni, dettagliate in un 2013 Scientifico americano post sul blog chiamato The Awesomest 7-Year Postdoc o: Come ho imparato a smettere di preoccuparmi e ad amare la vita della facoltà di ruolo, risuonava dentro e fuori il mondo accademico. Uno dei suoi colleghi ha predetto che il suo post sarebbe stato probabilmente il suo lavoro più letto. Eppure Nagpal è riuscita comunque a guadagnare un incarico e l'opportunità di plasmare il suo laboratorio ideale: un collettivo equilibrato e diversificato capace del tipo di interazioni senza leader che studia in natura, ma ancora aperto alla guida e all'istruzione di un certo professore a tutto tondo.
Creare un kilosciame
Di recente, quasi due decenni dopo aver letto il suo white paper, Nagpal ha invitato Abelson nel suo laboratorio per vedere il computer amorfo realizzato sotto forma di 1.024 kilobot. Ogni robot poggia su tre gambe metalliche sottili come una graffetta ed è abbastanza piccolo da nascondersi nelle tue mani chiuse. Si muovono quando due piccoli motori, del tipo che fanno vibrare gli smartphone, vengono attivati, facendo scivolare i robot su superfici lisce; comunicano tra loro facendo rimbalzare i segnali a infrarossi dal pavimento. Non hanno nemmeno un interruttore di alimentazione, dal momento che ciò avrebbe significato passare un'ora ad accenderli tutti. Invece, gli scienziati hanno realizzato una bacchetta che trasmette un segnale a infrarossi che indica ai robot di accendersi o spegnersi.
Quando Nagpal e Rubenstein, il suo post-dottorato all'epoca e il suo principale collaboratore al progetto, decisero di costruire il loro sciame di kilobot, il campo era così giovane che il collettivo più grande che il suo gruppo avesse costruito era di tre macchine. Nessuno aveva mille robot, ricorda. Cento era considerato un numero molto, molto grande. Arrivare a mille sembrava un compito impossibile, ma allo stesso tempo ti sentivi come se lo avessi fatto, allora avresti imparato qualcosa che non avresti potuto imparare in nessun altro modo.
Una delle prime lezioni è stata che mentre alcuni algoritmi funzionavano perfettamente con decine di robot, l'utilizzo di questi programmi con un numero molto maggiore ha rivelato dei difetti. Sebbene siano stati progettati per essere esattamente gli stessi, alcuni dei robot sono leggermente più veloci o più lenti, e quando Nagpal e il gruppo hanno eseguito un programma di autoassemblaggio, durante il quale lo sciame avrebbe dovuto trasformarsi da una massa amorfa in una determinata forma come una chiave inglese o una stella marina, un singolo bot in ritardo era un grosso problema. Ogni robot lento o ogni robot che si comportava male era un ingorgo e poteva mandare giù l'intero sistema, dice. Eppure questi valori anomali non hanno creato tali problemi in collettivi più piccoli con meno di 100 robot.
In generale, Nagpal ha appreso che sia la variazione, ad esempio i robot lenti e veloci, sia gli errori rari, come un kilobot che semplicemente smetteva di funzionare, erano caratteristiche naturali di un grande sistema. Quando hai fatto funzionare un migliaio di robot per diverse ore, alcuni andavano a velocità diverse e altri si rompevano. Questa non è stata una grande sorpresa; aveva visto l'equivalente naturale in Namibia e altrove. I singoli insetti spesso si comportavano in modo diverso, marciando brevemente nella direzione sbagliata, eppure il collettivo funzionava ancora. Quindi, invece di provare a costruire macchine perfette o modificare gli algoritmi, ha deciso di sviluppare una seconda serie di algoritmi che correggono errori e variazioni. Ora, se un kilobot non funziona correttamente, i suoi vicini gli ordineranno di riavviarsi o, se fallisce, si dichiareranno morto. Quest'ultima strategia è l'equivalente sciame di attivare i tuoi pericoli in autostrada e dire a tutti di guidare intorno a te. Funziona: tra le altre attività, i kilobot possono essere programmati per autoassemblarsi in forme specifiche senza alcun intervento da parte dei ricercatori. In uno sforzo separato, Nagpal e i suoi colleghi hanno costruito un piccolo collettivo di robot più complessi che hanno collaborato per costruire strutture di base. Questo è stato il progetto che ha dato il via al viaggio in Namibia. I ricercatori avevano pianificato di costruire i loro robot con mattoni di gommapiuma solidi e geometrici fino a quando non hanno visto le termiti in Namibia costruire con argilla flessibile e conforme. Quando sono tornati in laboratorio, hanno deciso di costruire robot aggiuntivi che avrebbero spostato materiali simili a sacchi di sabbia e schiuma amorfa. Eppure il viaggio aveva anche uno scopo motivazionale. L'altra influenza è stata solo essere stupiti e rinvigoriti su quanto possa essere efficace l'intelligenza collettiva, dice.
Nagpal spera che la spedizione panamense avrà lo stesso effetto sul suo prossimo progetto: una specie di ibrido tra i kilobot e i robot da costruzione. Il suo piano è progettare robot che si comportino come formiche dell'esercito, usando i propri corpi come materiali di costruzione di base. L'obiettivo è difficile e Nagpal riconosce la grandiosità del compito. Eppure ha stabilito come regola di andare oltre il plausibile. I nostri sogni sono spesso oltre i limiti del possibile, dice. Ma è anche vero che il punto a metà dei sogni è ancora abbastanza bello.