Dual-pheromone stigmergic framework for decentralized swarm search and rescue
यह शोध पत्र STIGSAR प्रस्तुत करता है, जो एक विकेंद्रीकृत स्वार्म सर्च एंड रेस्क्यू फ्रेमवर्क है जो कुशल कवरेज और संचार हानि एवं रोबोट विफलताओं के विरुद्ध मजबूती प्राप्त करने के लिए डुअल-फेरोमोन स्टिगमेर्जी (दोहरे फेरोमोन स्टिगमेर्जी) का उपयोग करता है—जिसमें पुनरावृत्ति को रोकने के लिए अस्थायी प्रतिकर्षक निशान (temporary repulsive traces) और लक्ष्य भर्ती के लिए निरंतर आकर्षक निशान (persistent attractive traces) का संयोजन किया गया है—बिना किसी केंद्रीकृत समन्वय के।
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कल्पना कीजिए कि छोटे रोबोटों की एक टीम को एक विशाल, अज्ञात क्षेत्र में कुछ खोजने के लिए भेजा गया है, जैसे कि किसी आपदा के बाद जीवित बचे लोगों को या किसी खोई हुई वस्तु को। उनके काम करने का सबसे कुशल तरीका यह है कि वे एक-दूसरे के रास्ते में न आएँ और एक ही जगह को दोबारा जाँचने में समय बर्बाद किए बिना अधिक से अधिक क्षेत्र को कवर करें। हालाँकि, वास्तविक दुनिया में, हर रोबोट को नियंत्रित करने के लिए एक केंद्रीय कंप्यूटर पर निर्भर रहना जोखिम भरा है; यदि संचार लिंक टूट जाता है या कोई रोबट विफल हो जाता है, तो पूरी योजना विफल हो सकती है। प्रकृति एक अलग समाधान प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, चींटियों को यह बताने के लिए किसी जनरल की आवश्यकता नहीं होती कि उन्हें कहाँ जाना है। इसके बजाय, वे जमीन पर रासायनिक गंध छोड़ती हैं जिसे अन्य चींटियाँ सूंघ सकती हैं। यदि किसी चींटी को भोजन मिलता है, तो वह एक तीव्र गंध छोड़ती है जो दूसरों को आकर्षित करती है। यदि किसी क्षेत्र की पहले ही जाँच की जा चुकी है, तो एक अलग गंध दूसरों को आगे बढ़ने का संकेत देती है। पर्यावरण में इस तरह के सुराग छोड़ने की इस विधि को, सीधे एक-दूसरे से बात करने के बजाय, 'स्टिगमेर्जी' (stigmergy) कहा जाता है। यह एक समूह को बिना किसी नेता के समन्वय करने की अनुमति देता है, जिससे वे बदलावों के प्रति तुरंत अनुकूलित हो जाते हैं।
मैरीलैंड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इस सिद्धांत का उपयोग करके एक कठिन समस्या को हल करने के लिए एक रोबोट प्रणाली बनाई है: कैसे कुशलतापूर्वक एक बड़े क्षेत्र की खोज की जाए और लक्ष्य मिलने पर अधिक सहायता जुटाई जाए। उन्होंने STIGSAR नामक एक ढांचा तैयार किया है, जिसका अर्थ है 'स्टिगमर्जिक सर्च एंड रेस्क्यू' (Stigmergic Search and Rescue)। यह प्रणाली उन दो अलग-अलग प्रकार के पर्यावरणीय "निशानों" (traces) पर निर्भर करती है जो रोबोट चलते समय पीछे छोड़ते हैं। पहला निशान अस्थायी और विकर्षक (repulsive) है; यह अभी-अभी देखे गए क्षेत्रों के लिए एक "प्रवेश निषेध" संकेत की तरह कार्य करता है, जो रोबोटों को नई जगहों पर जाने के लिए प्रोत्साहित करता है। दूसरा निशान स्थायी और आकर्षक (attractive) है; यह एक बीकन की तरह कार्य करता है जो केवल तभी प्रकट होता है जब किसी रोबोट को कोई लक्ष्य मिलता है, जिससे अन्य रोबोटों को उस विशिष्ट स्थान की ओर निर्देशित किया जा सके। इन दोनों संकेतों को अलग करके, टीम ने पाया कि वे एक एकल प्रकार के संकेत या यादृच्छिक गति (random movement) पर निर्भर रहने की तुलना में अपने रोबोटों को बहुत अधिक कुशल बना सकते हैं।
शोधकर्ताओं ने इस विचार का तीन अलग-अलग तरीकों से परीक्षण किया: कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से, रोबोटों के एक भौतिक परीक्षण बेड पर जिन्होंने आभासी निशानों का उपयोग किया, और वास्तविक रोबोटों पर जिन्होंने भौतिक, दृश्य पथ छोड़े। कंप्यूटर सिमुलेशन में, उन्होंने अपनी नई प्रणाली की तुलना दो अन्य विधियों से की। एक पूरी तरह से नियोजित दृष्टिकोण था जहाँ एक केंद्रीय कंप्यूटर प्रत्येक रोबोट को ठीक-ठीक बताता था कि उसे कहाँ जाना है, और दूसरा 'रैंडम वॉक' (यादृच्छिक चाल) था जहाँ रोबोट बिना किसी साझा स्मृति के घूमते थे कि वे कहाँ गए थे। STIGSAR प्रणाली ने लगभग एक पूर्णतः नियोजित केंद्रीय कंप्यूटर के समान प्रदर्शन किया और सभी लक्ष्यों को तेजी से खोज निकाला। हालाँकि, यह रैंडम वॉकर्स की तुलना में कहीं अधिक श्रेष्ठ था। रैंडम रोबोटों ने एक ही स्थान को बार-बार देखने में बहुत अधिक समय बर्बाद किया, जिससे STIGSAR रोबोटों की तुलना में एक ही कवर क्षेत्र में लगभग सात से बारह गुना अधिक बार दौरे डाले। इस अतिरेक (redundancy) का अर्थ था कि रैंडम रोबोटों को काम पूरा करने में बहुत अधिक समय लगा।
यह समझने के लिए कि उनका दो-निशान वाला सिस्टम इतना अच्छा क्यों काम कर रहा था, शोधकर्ताओं ने एक श्रृंखला में परीक्षण किए जहाँ उन्होंने प्रणाली के हिस्सों को हटाया या बदला। उन्होंने केवल "प्रवेश निषेध" निशान का उपयोग करने, केवल "यहाँ आओ" निशान का उपयोग करने, या दोनों कार्यों को एक ही संकेत में मिलाने का प्रयास किया। परिणामों ने दिखाया कि दोनों संकेतों को अलग करना अत्यंत महत्वपूर्ण था। जब प्रणाली ने दोनों अलग-अलग निशानों का उपयोग किया, तो उसने सिमुलेशन में प्रत्येक मिशन को सफलतापूर्वक पूरा किया। जब उन्होंने पुराने स्थानों से बचने और नए लक्ष्यों को खोजने के लिए केवल एक ही निशान का उपयोग करने का प्रयास किया, तो रोबोट अक्सर काम पूरा करने में विफल रहे या उन्हें काफी अधिक समय लगा। विशेष रूप से, दोहरे-न निशान वाले सिस्टम ने सर्वश्रेष्ठ एकल-निशान विकल्पों की तुलना में मिशन को पूरा करने के लिए आवश्यक कुल समय और प्रयास को लगभग 38 से 45 प्रतिशत कम कर दिया। यह सुझाव देता है कि झुंड के मस्तिष्क को दो अलग-अलग प्रकार की स्मृति की आवश्यकता होती है: एक जो अन्वेषण को बढ़ावा देने के लिए जल्दी फीकी पड़ जाती है, और दूसरी जो लंबे समय तक बनी रहती है ताकि एक बार कुछ मिल जाने पर मदद पहुँच सके।
टीम ने यह भी परीक्षण किया कि प्रणाली विफलता को कैसे संभालती है, जो वास्तविक दुनिया के बचाव कार्यों में एक आम समस्या है। अपने प्रयोगों में, उन्होंने कुछ रोबोटों को मिशन के बीच में ही बिना किसी को बताए रोक दिया। क्योंकि शेष रोबोट किसी केंद्रीय कंप्यूटर से निर्देश मिलने की प्रतीक्षा नहीं कर रहे थे, इसलिए वे बस रुके हुए रोबोटों द्वारा छोड़े गए निशानों और स्वयं द्वारा बिछाए जा रहे नए निशानों का उपयोग करते रहे। सिस्टम काम करता रहा, शेष क्षेत्र को कवर किया और लक्ष्यों को खोज निकाला, जबकि रैंडम-वॉक प्रणाली अक्सर रोबोट खो जाने पर लक्ष्यों को खोजने में विफल रही। इसने प्रदर्शित किया कि पर्यावरणीय स्मृति एक साझा इतिहास के रूप में कार्य करती है जो व्यक्तिगत टीम सदस्यों के जाने के बाद भी जीवित रहती है।
यह सिद्ध करने के लिए कि यह कंप्यूटर के बाहर भी काम कर सकता है, शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली को भौतिक दुनिया में ले लिया। उन्होंने एक बड़े अरीना में छोटे, पहिये वाले रोबोटों के बेड़े का उपयोग किया। एक सेट परीक्षण में, रोबोटों ने एक ओवरहेड कैमरा सिस्टम द्वारा प्रबंधित आभासी निशानों का उपयोग किया। दूसरे, अधिक भौतिक परीक्षण में, उन्होंने पराबैंगनी (UV) लाइटों से लैस रोबोटों का उपयोग किया जो फर्श पर वास्तविक, दृश्य पथ छोड़ते थे। ये पथ एक विशेष पाउडर से बने थे जो UV प्रकाश के नीचे चमकता था और लगभग पंद्रह सेकंड के बाद फीका पड़ जाता था। रोबोट इन चमकते रास्तों को देख सकते थे और उनसे बच सकते थे, ठीक वैसे ही जैसे आभासी रोबोट डिजिटल निशानों से बचते थे। इन भौतिक सीमाओं और रोबोटों के अचानक रुकने के बावजूद, प्रणाली ने उच्च कवरेज बनाए रखा। भौतिक रोबोटों ने एक मानक खोज में अरीना का लगभग 79 प्रतिशत कवर किया, जबकि रैंडम-वॉकिंग रोबोटों ने केवल 61 प्रतिशत कवर किया।
यह अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने रोबोट समन्वय की हर समस्या को हल कर दिया है। प्रयोग खुले स्थानों में जटिल बाधाओं के बिना किए गए थे, और भौतिक पथों के लिए विशिष्ट प्रकाश और सतह की स्थितियों की आवश्यकता थी। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि हालांकि यह प्रणाली मजबूत है, लेकिन यह हर वातावरण के लिए कोई जादुई समाधान नहीं है। फिर भी, निष्कर्ष स्पष्ट रूप से दिखाते हैं कि रोबोटों को दो अलग-अलग प्रकार के पर्यावरणीय संकेतों को छोड़ने और पढ़ने की क्षमता देने से वे बिना किसी नेता या केंद्रीय कंप्यूटर के निरंतर कनेक्शन के प्रभावी ढंग से मिलकर काम कर सकते हैं। कीटों के सरल, विकेंद्रीकृत तर्क की नकल करके, ये रोबोट एक विस्तृत क्षेत्र की खोज के लिए फैल सकते हैं और फिर किसी खोज पर एकत्रित हो सकते हैं, और इस दौरान वे अपने स्वयं के साथियों के नुकसान के प्रति भी अनुकूलित हो सकते हैं। यह दृष्टिकोण भविष्य के खोज और बचाव मिशनों के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है जहाँ संचार असंभव हो सकता है और विश्वसनीयता सर्वोपरि होती है।
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