Cuando hablamos de robots, solemos pensar en robots aislados, robots con autonomía individual y que realizan las tareas que tengan encomendadas por sí mismos.
Incluso los robots que vemos en cadenas de producción, aunque en cierto modo colaboran en su labor, lo hacen trabajando de forma casi independiente, y es el diseño de la propia cadena productiva (diseño realizado por los humanos en tiempo de diseño, y no por los robots en tiempo de ejecución), la que consigue la coordinación de esfuerzos para alcanzar un resultado final, por ejemplo, el ensamblado de un coche.
Y, probablemente, esta forma de actuar y diseñar sistemas robóticos sea la más común.
Pero existe otra forma de enfocar las soluciones robotizadas, un enfoque en que un conjunto más o menos amplio de robots, en general iguales, interactúan entre sí para conseguir, conjuntamente, y con base en dicha colaboración, el objetivo final.
Hablamos de sistemas multi-robot.
Sistemas multi-robot
Los sistemas multi-robot (MRS, ‘Multi Robot Systems‘), son, según nos indica Robin R. Murphy en su libro ‘Introduction to AI robotics‘:
Collections of two or more mobile robots working together
es decir, grupos de robots que, de forma colaborativa, realizan, como decíamos, una cierta labor.
Un campo de trabajo en robótica que, dada su similitud con el comportamiento de insectos sociales como hormigas o abejas, se ha denominado ‘swarm robotics‘, algo así como robótica de enjambre, y un campo muy interesante sobre el cual aún tengo pendiente una investigación más profunda.
Las cuatro ventajas de los sistemas multi-robot
¿Por qué utilizar este tipo de configuraciones robóticas, de robots que trabajan conjuntamente y que, eventualmente, parecen más complejos de controlar? La autora, en la misma fuente, nos aporta cuatro ventajas de este tipo de sistemas frente a opciones ‘mono-robot’. Son las siguientes:
- Más rápido y barato: En ciertos casos, en lugar de hacer un robot complejo, que sería caro, se puede conseguir los mismos resultados mediante robots mucho más sencillos que trabajan en grupo. En otras tareas, como, por ejemplo, la exploración planetaria o la búsqueda de minas, un conjunto de robots serían capaces de ‘barrer’ un cierto área mucho más rápidamente que un sólo robot funcionando aisladamente..
- Reducción de la complejidad: La realización de tareas en paralelo puede a pesar de lo que parece a primera vista, reducir en ciertos casos su complejidad. El caso de la exploración planetaria, el cartografiado de su superficie, es una labor que es mucho más sencilla, no solo más rápida, usando enjambres de robots.
- Robustez: Un enjambre de robots consigue robustez mediante redundancia. Al existir muchos robots en paralelo, el fallo o accidente de uno de ellos apenas afecta a la tarea en su conjunto. Imagínese, a modo de ejemplo, este concepto aplicado al caso de robots que buscan minas antipersonas.
- Tareas distribuidas: Es decir, se trata del caso de tareas que son, inherentemente, distribuidas. La autora nos propone un ejemplo, algo sintético pero muy gráfico, como la conformación de un equipo robótico de fútbol que, evidentemente, aborda una tarea, disputar un partido de fútbol, que es en sí misma distribuida.
Existen también retos y problemáticas, no todo son ventajas, pero de ello hablaremos en otro post.
La digresión sobre la complejidad
Y aunque se trate de una digresión, no muy científica, al menos por el momento, sino solo un ‘flash’ que se me vino a la mente, no puedo evitar comentar cómo, el hablar de enjambres de robots me hizo pensar en la teoría de la complejidad y en los comportamientos emergentes.
Pensé en cómo es un patrón muy común en la naturaleza conseguir comportamientos complejos y emergentes a partir de la combinación masiva de elementos simples de comportamiento sencillo o muy sencillo.
Un patrón que podemos observar en la naturaleza a nivel macroscópico, como puede ser en los propios enjambres de insectos o bancos de peces o, en cierto sentido, en todo tipo de sociedades de seres vivos incluyendo la humana.
Y un patrón que también podemos observar en un nivel microscópico, comenzando por el propio funcionamiento del cerebro humano que a partir de unos elementos computacionales relativamente simples. como son las neuronas, construye todo un mundo cognitivo consciente e inconsciente. En el fondo la misma idea es aplicable, en cierto sentido, a todo ser multicelular en todas las facetas, no sólo la cognitiva.
Y más allá, a nivel nanoscópico, podríamos considerar que ese patrón se aplica a nivel atómico o molecular. Todo nuestro mundo se construye, según parece, con base a la combinación de esos elementos mínimos.
Parece tener sentido, pues, intentar abordar la solución a problemas técnicos y de ingeniería con esa misma estrategia. Ya lo hacemos, sin ir mas lejos con el caso de las redes neuronales artificiales. Y los sistemas multi-robot, la robótica de enjambres, podría ser otro caso de, simplemente, aplicar en cierto sentido, la teoría de la complejidad a nivel técnico macroscópico y, quien sabe qué sofisticadas soluciones podríamos conseguir así o, si queremos fantasear e incluso preocuparnos, qué comportamientos, quizá inesperados, podrían ‘emerger’ de estas configuraciones.
Conclusión
Más allá de la digresión final, el campo de la robótica de enjambres parece interesante y prometedora, aunque, a falta de mayor profundización por mi parte, creo que todavía no está tan desarrollada como la robótica, digamos, normal.
Intentaré seguirle la pista…
