Перавага цэнтралізаванага кіравання для кантролю складаных сістэм часта відавочна. Вочы і ногі, «маючы зносіны» з мозгам, дазваляюць нам хадзіць, не спатыкаючыся. Але такая сістэма мае сур'ёзную ўразлівасць: так, у гісторыі вядома мноства анархія, якія з'явіліся пасля знікненні урадаў. Паміранне клетак галаўнога мозгу, адказных за каардынацыю рухаў, пры нейродегенеративных захворваннях, дэманструе тую ж слабасць у біялагічных сістэмах.

Адмова ад цэнтралізаванага кіравання сістэмай мае свае перавагі. Адсутнасць «мозгу», накіравальнага дзеянне, азначае, што страта асобных частак сістэмы слаба ўплывае на яе працу. Каманда на чале з фізікам Нілам Джонсанам з Універсітэта Джорджа Вашынгтона распрацавала мадэль дэцэнтралізаванай сістэмы, якая паспяхова імітуе рух лічынак мух. Даследаванне , апублікаванае 6 лютага ў часопісе Science Advances, паказвае, што мадэль працуе лепш за ўсё, калі асобныя яе часткі менш здольныя - больш простыя кампаненты робяць усю сістэму больш эфектыўнай. Наадварот, цэнтралізаваныя сістэмы функцыянуюць лепш па меры паляпшэння іх састаўных частак. Даследнікі сцвярджаюць, што разуменне гэтага можа даць інфармацыю пра ўсё, пачынаючы ад распрацоўкі аўтаномных транспартных сродкаў і да лячэння неўралагічных захворванняў. Гэта можа нават мець значэнне для разумення ходу эвалюцыі.

Дэцэнтралізаванай кантроль існуе ў прыродзе і сустракаецца ў бактэрый, цвілі і ў калоніях мурашак. Джонсан чэрпаў натхненне з назіранняў, што з-за прастаты іх нервовай сістэмы асобныя сегменты лічынак дразафілы (пладовай мухі) падчас руху дзейнічаюць полунезависимым чынам. Гэта ўяўляе сабой прыклад дэцэнтралізаванай кантролю ў адным арганізме, у адрозненне ад «роевого інтэлекту», дэманстраванага пчоламі або іншымі калектыўнымі ўтварэннямі. Нягледзячы на ​​адсутнасць цэнтралізаванай каардынацыі ўсяго цела, лічынкі нязменна дасягаюць мэты - пераходу ў месца з пераважнай тэмпературай (гэты працэс вядомы як термотаксис).


Лічынкі пладовых мушак - натуральныя дэцэнтралізаваныя сістэмы.

Лічынкі прасоўваюцца наперад з дапамогай скарачэнняў свайго цела. Яны паварочваюць, калі сегменты пашыраюцца з аднаго боку і сціскаюцца з другога. Адчувальныя да тэмпературы нейроны вызначаюць рух кожнага з сегментаў, а сукупны эфект гэтых рухаў вызначае кут павароту ўсёй лічынкі. «Каардынацыя руху у лічынак адбываецца аналагічна таму, як натоўп на стадыёне каардынуе свой рух, каб дабрацца да выхаду», - кажа Джонсан. «Справа не ў тым, што ўсе дзеляцца інфармацыяй аб сваіх рухах адзін з адным - проста, улічваючы знешнюю інфармацыю, ёсць такое калектыўнае паводзіны».

Даследчыкі стварылі матэматычную мадэль, якая прайгравае рух лічынкі з выкарыстаннем незалежных кампанентаў або «агентаў», якія захоўваюць вынікі мінулых рухаў у памяці (значэнне агента вызначаецца як 1, калі вынік адной зрухі набліжае лічынку да патрэбнай мэты, і 0, калі няма). Кожны агент выбірае наступнае дзеянне (паварот налева або направа) на аснове гісторыі мінулых вынікаў, выкарыстоўваючы «стратэгіі», якія звязваюць розныя наборы мінулых вынікаў з рознымі напрамкамі павароту.


Параўнанне паводзіны мадэлі і рэальных лічынак.

Каманда, якая стварыла гэтую мадэль, запісала траекторыі штучных лічынак, якія былі дзіўна падобныя на рэальныя дадзеныя ад іх жывых сваякоў. «Гэта сапраўды крута, так як гэта супадае з рэальнымі дразафілы», - кажа матэматык Дэвід Вулперт з Інстытута Санта-Фе, які не прымаў удзелу ў даследаванні. «Гэта сумленнае даследаванне і добры крок наперад з пункту гледжання разумення гэтых пытанняў».

Ключавой выснову звязаны са змяненнем памеру памяці агентаў. З вельмі невялікім аб'ёмам памяці мадэль працавала дрэнна, але яе прадукцыйнасць таксама паступова пагаршалася пасля таго, як аб'ём памяці перавышаў пэўны памер.

Даследнікі тлумачаць гэты вынік, выкарыстоўваючы тэорыю «натоўпу / антитолпы» - матэматычнае апісанне таго, як незалежныя агенты ўтвараюць групы, якія вядуць сябе ўзгоднена. Калі аб'ём памяці невялікі, утвараюцца вялікія навалы агентаў, і ўсе яны рухаюцца ў адным кірунку. Спачатку яны робяць вялікі паварот у адзін бок, а затым раптам пачынаюць рухацца ў іншым накірунку, выклікаючы перабольшаныя зігзагападобныя руху. Калі ў агентаў занадта шмат памяці, то яны факусуюцца на стратэгіях, звязаных з доўгатэрміновымі вынікамі, не надаваць дастатковай увагі нядаўняй інфармацыі, якая паказвае, што яны адхіліліся ад курсу.


Візуалізацыя працы мадэлі.

Залатая сярэдзіна паміж гэтымі крайнасцямі стварае групы сярэдняга памеру, якія выкарыстоўваюць супрацьлеглыя стратэгіі, падобна таму, як кожная палова вяслярны каманды грабе са свайго боку лодкі. «Павелічэнне памяці раўнасільна пераасэнсаваньня працэсу», - кажа Джонсан. «Вялікі набор мінулых дадзеных ўзмацняе прадузятасць». Падобныя эфекты часам назіраюцца ў аднаго агента, які працуе над праблемай, кажа Вулперт. «Калі людзі прагназуюць фондавы рынак [з ​​шэрагу мінулых назіранняў], яны імкнуцца не глядзець на занадта шмат кропак у мінулым», - кажа ён. «Гэта беспарадак; гэта ўскладняе задачу навучання ».

Каманда сцвярджае, што праца можа даць новы спосаб асэнсавання таго, як эвалюцыя перайшла ад дэцэнтралізаванай кіравання, якім карыстаюцца бактэрыі, да цэнтралізаванага ў такіх істотах, як людзі. Адно з здагадак абвяшчае аб тым, што нязменна якія з'яўляюцца ў працэсе эвалюцыі больш «разумным» агентам стала патрабавацца цэнтралізаванае кіраванне.

У далейшым навукоўцы плануе даследаваць, як вывад з ладу асобных агентаў (трохі падобна на убирание асобных весляроў з лодкі) ўплывае на рух. Каманда таксама хоча даследаваць паводзіны мадэлі, «звязваючы» разам двух агентаў, ці пакінуць аднаго з іх з супер-памяццю сярод «тупых».

Вобласці, дзе гэта даследаванне можа быць ўжыта, ўключаюць аўтаномныя транспартныя сродкі і арганізацыйныя працы. Аднак Вулперт асцярожны. Яго даследаванне не параўноўвае «лічынкавыя» мадэль з якой-небудзь іншай, і таму мала кажа нам аб адносных перавагах дэцэнтралізаванай кантролю ў параўнанні з цэнтралізаваным. Ён таксама адзначае, што інжынерныя сістэмы могуць змякчыць ўразлівасць аднаго кантролера, проста маючы дублікаты. Адзін са сцэнараў, дзе гэтая мадэль можа прымяняцца - гэта каманды робатаў у спецыяльных місіях, якія патрабуюць радыёмаўчання. «Робатамі не дазваляецца мець зносіны, таму яны павінны працаваць дэцэнтралізаваная», - адзначае ён. «Нашы вынікі паказваюць, што, як інжынер-праекціроўшчык, вы, па меншай меры, можаце абмежаваць кагнітыўныя здольнасці робатаў у інтарэсах дасягнення агульнай мэты».