Муравьиная робототехника

В 1991 году американский инженер-электронщик Джеймс МакЛуркин впервые предложил концепцию «роботов-муравьёв», работая в лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology). Созданные им устройства включали в себя сенсоры, инфракрасные излучатели и системы связи, способные обнаруживать объекты на своём пути. Изобретение МакЛуркина основывалось на изучении поведения настоящих муравьёв в муравьиных колониях и содержании муравьиных ферм, что легло в основу программирования роботов. Через исследование он смог лучше понять, как насекомые структурируют рабочие процессы, чтобы разработать работоспособный прототип роботизированных муравьёв^[6].

Исследователи разработали аппаратное и программное обеспечение муравьиных роботов и продемонстрировали как в моделировании, так и на физических роботах, что одиночные роботы-муравьи или их команды могут надёжно и эффективно решать задачи навигации, такие как движение по траектории и покрытие области^[1]. Следы позволяют координировать взаимодействие между роботами-муравьями посредством неявной коммуникации и обеспечивают альтернативу вероятностным методам для решения проблемы одновременной локализации и построения карты.

Для области ant robotics была также создана теоретическая база, основанная на идеях из эвристического поиска в реальном времени, стохастического анализа и теории графов^[7].

В период с 2005 по 2009 год произошёл переход от исследований гомогенных групп одинаковых роботов к разработке гетерогенных роёв, состоящих из роботов с разной специализацией. Ключевым событием этого этапа стал запуск европейского проекта Swarmanoid (2006—2010), который развивал идеи своего предшественника, проекта SWARM-BOTS (2001—2005)^[8]. Целью проекта была разработка роботизированной системы, способной действовать в сложных трёхмерных пространствах, созданных человеком^[9].

В рамках проекта был создан рой из примерно 60 автономных роботов трёх различных типов^[9]:

• foot-bots (фут-боты) — наземные роботы, предназначенные для передвижения по пересечённой местности и транспортировки объектов и других роботов^[10];
• eye-bots (ай-боты) — летающие роботы, способные прикрепляться к потолку для разведки и анализа окружающей обстановки с высоты^[11];
• hand-bots (хэнд-боты) — роботы для манипуляций с объектами и перемещения по вертикальным поверхностям^[9].

Такая гетерогенная структура позволяла рою гибко распределять задачи и комбинировать различные возможности для выполнения сложных миссий^[9]. Исследования были сосредоточены на разработке децентрализованных алгоритмов управления, вдохновлённых поведением социальных насекомых. Были реализованы такие модели поведения, как самосборка (физическое соединение роботов для преодоления препятствий)^[12], коллективная транспортировка тяжёлых объектов и формирование цепей, которые служили навигационными маяками для других роботов, подобно феромонным следам у муравьёв^[13]. В 2007 году была продемонстрирована возможность коллективного принятия решений в смешанных группах из роботов и живых тараканов, где роботы могли влиять на выбор укрытия насекомыми^[14].

Вершиной разработок этого периода стала демонстрация комплексного сценария «поиск и извлечение». В нём ай-боты находили целевой объект и формировали визуальный путь с потолка, фут-боты выстраивали цепь к цели, а затем доставляли хэнд-бота для захвата объекта и его коллективной транспортировки на базу^[9]. Этот подход показал, что гетерогенные роботизированные системы способны выполнять комплексные задачи в реальном мире благодаря децентрализованной координации^[14].

В 2010-е годы в муравьиной робототехнике произошёл значительный прогресс, ключевыми направлениями которого стали миниатюризация роботов, создание крупных роёв и разработка сложных алгоритмов коллективного поведения.

Одним из прорывных проектов десятилетия стал Kilobot, разработанный в Гарвардском университете под руководством Радхики Нагпал и Майкла Рубенштейна^[15]. В 2011 году была представлена технология на примере роя из 25 роботов, целью которой было создание доступной платформы для исследования коллективных алгоритмов^[16]. К 2014 году исследователи продемонстрировали рой из 1024 роботов, способный к самоорганизации для формирования простых двумерных форм, таких как звезда или буква «K», без централизованного управления^[17]. Каждый робот стоимостью около 14-15 долларов передвигался с помощью вибрации и обменивался данными с соседями через инфракрасные датчики^[17].

В 2015 году немецкая компания Festo представила проект BionicANTs (Bionic Autonomous Networking Technologies)^[18]. Эти роботы не только внешне напоминали муравьёв, но и копировали их кооперативное поведение, взаимодействуя друг с другом по беспроводной связи для совместного перемещения крупных объектов^[18][19]. Каждый «муравей» был оснащён 3D-стереокамерой для ориентации в пространстве и пьезоэлектрическими приводами для движения^[19].

В конце десятилетия, в 2019 году, исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) представили 10-граммовых роботов Tribots, созданных по принципу оригами и вдохновлённых муравьями вида Odontomachus^[20]. Ключевой особенностью роботов стала их мультимодальность: они способны прыгать, кувыркаться, ходить и ползать для преодоления препятствий^[21]. В рое роботы могли выполнять разные социальные роли — разведчиков, рабочих или лидеров, что делает их перспективными для поисково-спасательных операций^[20][22].

Другие исследовательские центры также внесли вклад в развитие направления. Лаборатория Natural Robotics Lab в Университете Шеффилда, основанная в 2010 году^[23], завершила проект GUARDIANS по навигации роя в опасных средах^[24] и в 2016 году представила концепцию «Turing Learning» для обучения роботов путём наблюдения^[25]. В 2019 году учёные из Национального центра научных исследований Франции (CNRS) создали робота Antbot, способного к автономной навигации без GPS с использованием поляризованного света, подобно пустынным муравьям^[26].

В 2020-е годы исследования в области муравьиной робототехники сосредоточились на моделировании коллективного поведения насекомых для создания более автономных и эффективных роботизированных групп.

В 2022 году исследователи из Гарвардского университета представили роботов «RAnts», которые, руководствуясь несколькими базовыми правилами, смогли коллективно выбраться из замкнутого пространства^[27]. Вдохновением послужило поведение муравьёв, координирующих свои действия с помощью усиков (антенн), например, при рытье туннелей^[27]. Учёные установили, что успех выполнения задачи зависит от силы коллективного взаимодействия и эффективности каждого отдельного робота. Этот подход может быть масштабирован для управления группами из сотен роботов в таких сферах, как строительство, поисково-спасательные операции и оборона^[27].

Исследование Университета Маккуори, опубликованное в 2025 году, показало, что муравьи-ткачи (Oecophylla smaragdina) работают эффективнее по мере увеличения размера группы, в отличие от людей. Каждый муравей в группе почти удваивал свою силу тяги, используя метод «силовой трещотки» (англ. force ratchet), где одни особи тянут, а другие закрепляются для создания упора^[28]. Этот принцип может быть использован для программирования команд автономных роботов, так как современные роботы обычно не увеличивают прилагаемое усилие при совместной работе^[28].

В области биоинспирированных алгоритмов в 2020 году группа из Манчестерского университета представила технологию, имитирующую химическую коммуникацию муравьёв с помощью феромонов^[29]. Учёные усовершенствовали систему, где роль феромонов выполняют светодиоды, добавив модель, которая учитывает распространение и испарение «сигнала» с течением времени для создания более реалистичных систем связи^[29]. В 2022 году российские учёные описали модель навигации, основанную на поведении рыжих лесных муравьёв (Formica rufa). Особенность этого вида заключается в способности муравья-разведчика передать информацию о местонахождении цели другим особям, которые затем могут самостоятельно найти к ней дорогу^[30].

В России «роевой интеллект» был признан одним из десяти ключевых трендов развития промышленной робототехники на ближайшее десятилетие, согласно исследованию НИУ ВШЭ 2025 года^[31]. Хотя тренд пока не является ведущим, он отражает глобальный интерес к самоорганизующимся системам^[31]. Разработки биоморфных систем, с акцентом на энергоэффективность и самообучение, ведутся в МФТИ, ННГУ им. Н. И. Лобачевского и БФУ им. Иммануила Канта^[27].