L’étude Swarm démontre une solution

Imaginez que vous essayiez de déplacer un meuble lourd avec un groupe de personnes. Les efforts de chacun sont importants, mais comment garantir que chacun fait sa part ? Ce défi de répartition équitable de la charge est un enjeu crucial non seulement pour le travail d’équipe humain, mais également pour la coordination d’essaims robotiques.

Dans les tâches collectives, la réussite du groupe dépend de la contribution de chacun des membres. Cependant, identifier et récompenser les efforts individuels dans un cadre collectif n’est pas une mince affaire. Ce défi devient encore plus intimidant lorsqu’il est ramené à l’échelle micrométrique, où des essaims de minuscules robots doivent travailler ensemble pour effectuer des tâches complexes.

Une nouvelle étude publiée dans Robotique scientifiquedirigé par Clemens Bechinger de l'Université de Constance, a fait des progrès significatifs dans la résolution de ce problème. La recherche se concentre sur les essaims de microrobotiques – de minuscules robots propulsés par des points laser – et sur la difficulté d’attribuer un crédit à chaque robot pour son rôle dans une tâche de groupe. Sans un système équitable pour y parvenir, certains robots pourraient se relâcher tandis que d’autres supporteront le fardeau, compromettant ainsi les performances globales de l’essaim.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont utilisé un algorithme d'apprentissage automatique ainsi qu'une méthode spéciale pour estimer la contribution de chaque microrobot. Cette méthode garantit que les efforts de chaque robot sont reconnus et optimisés, évitant ainsi le « problème des agents paresseux » qui peut affecter les tâches collectives.

« Cette recherche était incroyablement difficile en raison de l'imprévisibilité à de si petites échelles. Mais, en utilisant des récompenses contrefactuelles, nous avons pu contrôler avec précision le comportement de chaque microrobot et garantir que l'ensemble de l'essaim travaillait ensemble efficacement », a déclaré Veit-Lorenz Heuthe, doctorant à le Pôle d'Excellence Comportement Collectif, qui a mené les expérimentations.

Ces « récompenses contrefactuelles » donnent à chaque microrobot du crédit pour sa contribution et donnent ainsi à l'essaim des indicateurs pour apprendre à réaliser lui-même une meilleure répartition des forces.

« Nos résultats montrent que même dans un essaim de petits robots, il est crucial de reconnaître et d'optimiser les contributions individuelles pour obtenir les meilleurs résultats », a déclaré Bechinger, chef du groupe de recherche et chercheur principal du groupe d'excellence sur le comportement collectif. « Cette approche améliore non seulement l'efficacité des essaims microrobotiques, mais fournit également des informations sur l'amélioration du travail d'équipe dans tout système collectif. »

Cette recherche ouvre de nouvelles possibilités pour l’utilisation d’essaims microrobotiques dans des domaines comme la médecine et la surveillance environnementale, où un contrôle et une coordination précis sont essentiels.