Keine Faulenzer im Roboterschwarm

Bei kollektiven Aufgaben hängt der Erfolg der Gruppe vom Beitrag jedes einzelnen Mitglieds ab. Individuelle Leistung in einer Gemeinschaftsarbeit zu erkennen und zu belohnen ist jedoch keine leichte Aufgabe. Diese Herausforderung wird noch größer, wenn sie im Mikrometerbereich stattfindet, wo Schwärme von winzigen Robotern zusammenarbeiten müssen, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.

Eine Studie unter Leitung des Physikers Clemens Bechinger von der Uni Konstanz hat jetzt große Fortschritte für die Lösung dieses Problems gemacht. Die Forschung konzentriert sich auf mikrorobotische Schwärme – winzige Roboter, die durch Laserpunkte gesteuert werden – und auf die Schwierigkeit, jedem Roboter seine Rolle in einer Gruppenaufgabe zuzuweisen. Ohne ein ausgeglichenes System der Arbeitsverteilung könnten einige Roboter nachlassen, während andere die Aufgabe übernehmen, was die Gesamtleistung des Schwarms beeinträchtigen würde.

Um dieses Problem zu lösen, haben die Forscher einen Algorithmus für maschinelles Lernen zusammen mit einer speziellen Methode zur Schätzung des Beitrags jedes Mikroroboters verwendet. Diese Methode stellt sicher, dass die Leistung jedes einzelnen Roboters erkannt und optimiert wird, um das Problem des „faulen Teammitglieds“ zu vermeiden, das bei kollektiven Aufgaben auftreten kann.

„Diese Forschung war aufgrund der Unvorhersehbarkeit in einem so kleinen Maßstab eine unglaubliche Herausforderung. Aber durch den Einsatz kontrafaktischer Belohnungen konnten wir das Verhalten jedes einzelnen Mikroroboters präzise steuern und sicherstellen, dass der gesamte Schwarm effizient zusammenarbeitet“, sagt Veit-Lorenz Heuthe von der Uni Konstanz. Diese kontrafaktischen Belohnungen bescheinigen jedem einzelnen der Mikroroboter seine Leistung und geben dadurch dem Schwarm Anhaltspunkte, um selbstständig eine bessere Verteilung der Kräfte zu erlernen.

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass es auch in einem Schwarm von winzigen Robotern entscheidend ist, die individuellen Beiträge zu erkennen und zu optimieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen“, sagt Bechinger. „Dieser Ansatz steigert nicht nur die Effizienz von Mikroroboterschwärmen, sondern liefert auch Erkenntnisse zur Verbesserung der Teamarbeit in jedem kollektiven System.“

Diese Forschungsergebnisse eröffnen neue Möglichkeiten für den Einsatz von Mikroroboterschwärmen in Bereichen wie Medizin und Umweltüberwachung, in denen eine präzise Steuerung und Koordination unerlässlich ist.

U. Konstanz / RK