就个体而言，单只蚂蚁是比较头脑简单的生物。但是作为一个蚁群，它们总是相互配合，可以执行非常复杂的任务，比如筑巢、觅食、防御敌人。最近，哈佛大学的研究人员从蚂蚁身上获得灵感，设计了一组机器人(RAnts)。这些机器人可以协同工作，仅用几个基本参数就能实现复杂的集体“越狱”动作。这项研究发表在Elife杂志上，题目是《合作挖掘的动态》。R&D团队的教授说:“这个项目一直致力于了解白蚁和蜜蜂等社会性昆虫的集体动力学，特别是这些昆虫如何操纵环境来创造复杂的功能性建筑。”

蚁群是靠算法运行的

从某种意义上来说，蚁群是靠算法运行的——个体蚂蚁不会去思考一个任务，而是遵循一套本能的规则，引导它们完成复杂的工程壮举，比如挖隧道网络或者建造桥梁。它们利用触角和信息素轨迹相互交流。

哈佛大学的研究小组首先进行了一项实验，将一小群蚂蚁置于一个特别设计的柱子中，柱子是一个由柔软的沙墙包围的圆形陷阱，观察它们如何合作逃脱。起初，这些蚂蚁随意四处游荡，但很快一些蚂蚁开始在分散的地方挖墙。随着时间的推移，研究小组发现这些蚂蚁放弃了个体挖掘，而是聚集在一起，在一个隧道中更有效地工作，直到最终成功突破。

集中精力在一个地方挖掘

根据他们的观察，研究人员建立了一个正在发生的事情的数学模型。当蚂蚁相互碰撞时，它们通过触角进行交流。随着时间的推移，他们会开始偏好那些互动比较频繁的区域，从而形成反馈回路，使得他们越来越多的聚集在这些地方。这促使它们集中精力在一个地方挖掘，直到突破，而不是每只蚂蚁都自己挖隧道。

有了这个模型，团队就开始建造遵循类似规则的机器人。他们的机器人蚂蚁，他们称之为RAnts，不会释放化学信息素，但会留下一个光场，或“植物激素”。机器人经过的次数越多，光场就会越亮。

群体智能与机器人的碰撞

在这种理解和建模的驱动下，研究人员构建了ant RAnts来合成和再现蚁群的行为。这些机器人可以对彼此和环境做出反应，以显示它们如何执行这项集体任务。RAnts不使用信息素，而是使用“光激素”，即模仿信息素场或触角的漫游RAnt留下的光场。机器人经过的次数越多，光场就会越亮。

探索用真正的蚂蚁

RAnts仅通过简单的局部规则进行编程:遵循感光场的梯度，避开其他感光密度高的机器人，在感光密度高的地方拾取障碍物，然后在感光密度低的地方投掷。这三条规则能让RAnts快速摆脱束缚。此外，它还使研究人员能够探索用真正的蚂蚁难以察觉的行为区域。

规则的设定，让RAnts和蚂蚁有了大致相同的“合作方式”。当他们被放在一个周围有几个小障碍物的围栏里时，这些机器人很快发现最好的逃跑计划是集中在一个地方合作。这种方法非常灵活，并且对感测和控制中的误差非常鲁棒。它可以扩展并应用于在一系列不同的通信领域使用数十或数百个机器人的团队。它也比其他协作解决问题的方法更灵活——即使几个单独的机器人单元失败，团队的其他成员也可以完成任务。

R&D团队表示，这些用简单参数编程的机器人可以在未来应用于解决其他复杂问题，如建筑、搜救和防御。试想一下，如果万一你遇到危险，一大波咆哮会接二连三地向你袭来。这张图比蚂蚁可爱多了。