O wydarzeniu
Lem Next Gen Science Forum to interdyscyplinarne forum naukowe organizowane przez Politechnikę Wrocławską. Jego ideą jest oddanie głosu młodym badaczom - studentom, doktorantom i naukowcom na początku drogi - którzy prezentują własne prace i współdecydują o kierunkach nauki.
Dla KN SWARM była to pierwsza okazja, żeby przedstawić się szerokiemu gronu akademickiemu i skonfrontować własne wyniki z opinią środowiska.
Prezentacje
Emergent Resilience: Investigating Functional Recovery in Swarm Robotic Systems Under Extreme Agent Loss
Temat: co dzieje się z rojem, gdy nagle traci większość jednostek. W symulacji tysiąca agentów pracujących przez dwa tysiące kroków wywoływaliśmy katastrofę niszczącą 75% roju i porównywaliśmy sześć algorytmów sterowania - globalne i lokalne wyznaczanie trasy, model stadny BOIDS, przeszukiwanie lotem Lévy'ego, algorytm mrówkowy oraz protokół gossip.
Wniosek: odporność roju zależy przede wszystkim od algorytmu - spadek wydajności po katastrofie wahał się od 46% do 97%. Najlepiej poradziły sobie rozwiązania oparte na komunikacji między agentami i na stygmergii, najgorzej algorytmy stadne, które po utracie jednostek po prostu się załamują. Rój potrafi dokończyć misję nawet po ekstremalnych stratach, o ile steruje nim właściwy algorytm.
Diverse applications of drive systems in swarm robotics systems
Wystąpienie o zastosowaniach różnych układów napędowych w systemach rojowych.
Plakaty
Impact of Informed Agent Ratio on the Efficiency of Collective Swarm Navigation
Temat: ile jednostek w roju musi znać cel, żeby cały rój trafił tam sprawnie. W środowisku NetLogo badaliśmy model lider–naśladowca: liderzy idą wprost do celu, reszta orientuje się wyłącznie po sąsiadach, a jednostki odcięte od roju przechodzą w błądzenie losowe, dopóki nie odzyskają kontaktu.
Wniosek: optimum wypada przy 10–15% liderów. Poniżej tego progu rojowi brakuje kierunku i błądzi, powyżej - traci spójność, a wyniki stają się mniej przewidywalne. O skutecznej nawigacji decyduje równowaga wpływów, a nie liczba liderów: przywództwo działa najlepiej wtedy, gdy wspiera samoorganizację roju, zamiast ją zastępować.
Resilience of Collective Intelligence: The Impact of Unit Loss on Cohesion and Task Accomplishment in Robotic Swarms
Plakat o wpływie awarii jednostek na spójność roju i realizację zadania.
Co dalej?
Lem Next Gen Science Forum mamy za sobą, ale to dopiero pierwszy przystanek. Śledź nasze social media, żeby nie przegapić kolejnych wystąpień i postępów prac nad SAIR v1.