Як тільки денне світло гасне над місцями їх нічліжок, у шпаків з’являється бурмотіння. Shutterstock / Альберт Беукхоф

Слово рій часто має негативний відтінок – згадайте біблійні напасті сарани чи головні вулиці, заповнені покупцями в останню хвилину під час різдвяної ажіотажу. Однак роїння має важливе значення для виживання багатьох тваринних колективів. І тепер дослідження роїння також можуть змінити ситуацію для людей.

Бджоли рояться, щоб зробити своє пошук нових колоній більш ефективним. Зграї шпаків використовують сліпуче мурмурання, щоб уникнути та заплутати хижаків. Це лише два приклади з природи, але роїння можна побачити майже в кожному куточку тваринного світу.

Дослідження математиків, біологів і соціологів допомагають нам зрозуміти роїння та використовувати його силу. Це вже використовується для контроль натовпу, управління рухом і зрозуміти поширення інфекційних захворювань. Зовсім недавно він почав формувати те, як ми використовуємо дані для охорони здоров’я, керуємо дронами під час військових конфліктів і використовувався, щоб подолати майже нездоланні шанси на ставки на спортивні події.

Рій — це система, яка є більшою, ніж сума її частин. Подібно до того, як багато нейронів утворюють мозок, здатний думати, пам’ятати та емоції, групи тварин можуть діяти в унісон, щоб сформувати «супермозок», демонструючи надзвичайно складну поведінку, якої не можна побачити в окремих тварин.

Експерт зі штучного життя Крейг Рейнольдс зробив революцію у вивченні роїння в 1986 році, опублікувавши Модель Boids комп'ютерне моделювання. Модель Boids розбиває роїння на простий набір правил.

Боїди (птахоїди) у симуляції, як аватари чи персонажі у відеогрі, отримують інструкцію рухатися в тому ж напрямку, що й їхні сусіди, рухатися до середньої позиції своїх сусідів і уникати зіткнень з іншими боїдами.

Симуляції Boids вражаюче точні в порівнянні з реальними роями.

Модель Boids припускає, що ройові не потрібні лідери для координації поведінки – як пішоходи в центрі міста, а не екскурсія музеєм. Складна поведінка, яку ми бачимо в зграях, виникає внаслідок взаємодії між особами, які паралельно дотримуються тих самих простих правил. Мовою фізики це явище відоме як поява.

Розум вулика

У 2016 році технологічна компанія США Одностайний ШІ використовував силу ройового інтелекту, щоб виграти ставку «superfecta» у Кентуккі Дербі, успішно прогнозуючи вершників, які займуть перше, друге, третє та четверте місця у знаменитих перегонах США.

Експерти галузі та звичайні алгоритми машинного навчання зробили низку невірних прогнозів. Однак ентузіасти-любителі перегонів, найняті Unanimous AI, об’єднали свої знання, щоб перемогти Коефіцієнт 541/1.

 Сподівані гравці щороку роблять ставки на мільйони доларів на Кентуккі Дербі. Shutterstock / Шеріл Енн Квіглі

Успіх волонтерів полягав у тому, як генерувалися їхні прогнози. Замість того, щоб голосувати за райдерів і об’єднувати їх вибір, волонтери використовували Платформа ройового інтелекту Unanimous AI щоб взяти участь у цифровому перетягуванні канату в реальному часі, натхненному зграями птахів і бджіл.

Усі волонтери одночасно потягнули циферблат до свого відповідного вибору. Це дозволяло людям змінювати свої уподобання у відповідь на дії інших (наприклад, людина могла перейти до свого другого вибору, B, а не до свого першого вибору, C, якщо вони побачили, що A і B були явними фаворитами ).

Відповіді один одному в режимі реального часу дозволили волонтерам Unanimous AI колективно перевершити високоінформовані особи.

Більше того, якщо найбільш часті індивідуальні вибори волонтерів визначали порядок, лише те Переможець 2016 та фаворит букмекерів, Найквіст, було б розміщено правильно.

Проблеми зі здоров’ям

Подібні технології роїння також викликають зростаючий інтерес у охорона здоров'я сектор, де говорити про революцію ШІ спонукає зростання занепокоєння щодо конфіденційності пацієнтів.

Як опора на методи, керовані даними, в охороні здоров'я зростає, як і попит на великі набори даних пацієнтів. Одним із способів задоволення цих вимог є об’єднувати інформацію між установами, а в деяких випадках і країнами.

Однак передача даних пацієнтів часто є предметом суворі правила захисту даних. Рішенням цієї проблеми є використання лише внутрішніх даних, хоча це часто відбувається за рахунок діагностичної точності.

Альтернативою є роїння. Дослідники вважають, що ройовий інтелект може зберегти діагностичну точність без необхідності обміну необробленими даними між установами.

Попередні дослідження показали, що децентралізація зберігання даних у мережі взаємодіючих вузлів може дати установам перевагу спільної мудрості. Це означає, що немає центрального центру, який би координував потік інформації, і заклади не можуть отримати доступ до особистих даних пацієнтів один одного.

Централізоване машинне навчання використовує дані, завантажені в спільний хаб, де машинне навчання відбувається з використанням усіх доступних даних. У децентралізованих системах кожна установа окремо зберігає свої дані у власному вузлі. Машинне навчання відбувається локально на кожному вузлі (використовуючи лише власні дані), але результати машинного навчання розподіляються між мережею на користь усіх вузлів. Цей процес гарантує, що необроблені дані пацієнтів не обмінюються між закладами, зберігаючи конфіденційність пацієнтів.
Зграї дронів можуть незабаром заселити поле бою. Shutterstock / Andy Dean Photography

Зграї та війна

Технологія безпілотників все частіше використовується в бойових діях на передовій, останнім часом особливо українські сили в триваючий російсько-український конфлікт. Однак у поточному стані звичайна технологія дронів вимагає індивідуальний нагляд.

Сучасні оборонні дослідження має на меті полегшити зв’язок між безпілотниками, дозволяючи одному контролеру керувати зграями дронів. Розвиток такої технології обіцяє значно покращити Масштабованість, розвідка та разючий можливості бойових безпілотників, дозволяючи безперервну передачу інформації в групах безпілотників.

У міру того, як дослідження заглиблюється в роїння, ми знаходимо світ, де колективні дії створюють складність, адаптивність та ефективність. З розвитком технологій роль ройового інтелекту буде зростати, переплітаючи наш світ із захоплюючою динамікою роїв.

про автора

Семюел Джонсон, кандидат наук з математичної біології, Оксфордський університет

Ця стаття перевидана з Бесіда за ліцензією Creative Commons. Читати оригінал статті.