Hai visto un cane da pastore raccogliere le pecore su una collina? Le pecore si muovono a ondate e pulsano avanti e indietro, il cane che si muove dietro e intorno a loro. Strizza gli occhi un po' ed è come guardare la limatura di ferro su un pezzo di carta che viene trascinata da un magnete sotto, o uno stormo di storni che guizza da un falco che si avvicina, o un banco di pesci che sfugge a un pinguino in arrivo.

I modelli sembrano simili tra ogni evento perché il comportamento coordinato che vediamo nei greggi di pecore o nei banchi di pesci - dove gli individui sono tutti strettamente ammassati e allineati in una certa direzione - può ridurre le loro possibilità di essere identificati o mangiati dai predatori.

Affascinato da questi schemi, abbiamo deciso di indagare su come funzionano questi effetti anti-predatori, utilizzando il GPS per tracciare greggi di pecore e un cane da pastore:

Ciò che abbiamo trovato supportava l'affermazione di vecchia data secondo cui i singoli animali rispondono a un potenziale pericolo spostandosi verso il centro di un gruppo in fuga - una teoria chiamata "gregge egoista" che è stata proposta per la prima volta dal grande biologo evoluzionista Bill Hamilton negli anni '70.

Regole del cane

Però, c'era qualcosa di ancora più interessante del modo in cui le pecore si stavano radunando:il comportamento del cane da pastore. Come faceva il cane a manovrare e manipolare così tante pecore con così apparente facilità? Quali regole usava il cane? Per indagare su questo abbiamo costruito un modello dei comportamenti di pecore e cani da pastore, e confrontato le simulazioni al computer con i dati reali che avevamo raccolto:

Abbiamo scoperto che il cane sembrava usare due regole molto semplici. Caccerebbe le pecore da dietro, verso il bersaglio, ma se le pecore si disperdono troppo, il cane si sarebbe spostato verso il bordo del gregge che perdeva. Poiché le pecore si allontanano dal cane e si avvicinano l'una all'altra quando il cane si avvicina troppo (ricorda la limatura di ferro e il magnete) il risultato è un gregge di pecore coeso e un cane da pastore che si intreccia dietro il gregge.

Ma non abbiamo codificato la tessitura nel nostro modello - solo le due semplici regole - eppure il nostro pastore modello ha presentato ancora lo stesso comportamento di tessitura del cane. Questo fenomeno, dove un modello ha proprietà che non abbiamo "codificato" è ciò che è noto come comportamento emergente.

Pastori robot

Quando inizialmente abbiamo descritto questo "modello di pastore" basato sulle due regole, abbiamo detto che il nostro lavoro "suggerisce nuovi modi in cui i robot possono essere progettati per influenzare i movimenti di agenti viventi e artificiali". Ciò ha portato a molta attenzione da parte dei media, e l'indignazione che volevamo sostituire i cani da pastore con i robot. non l'abbiamo fatto, ma pensiamo che sia possibile costruire robot per compiti di raccolta e pastorizia, ispirato dal comportamento del cane da pastore.

Per testare le nostre affermazioni, abbiamo recentemente programmato un semplice robot per seguire le nostre "regole del cane", e gli fece raccogliere piccoli oggetti di plastica (inanimati). Abbiamo scoperto che il robot ha svolto un lavoro eccellente. Senza alcun aiuto da parte nostra, il robot ha identificato e raccolto rapidamente gli oggetti, adattando il suo comportamento se lanciassimo più oggetti da raccogliere. Il robot ha avuto successo in tutte le nostre prove:

Il prossimo passo è fare tutto questo nel mondo reale. Sebbene abbiamo usato un semplice robot in un semplice ambiente di laboratorio, i nostri risultati indicano che il nostro approccio potrebbe essere utilizzato per completare una serie di attività di raccolta e pastorizia.

Un robot adatto programmato con i nostri algoritmi potrebbe essere utilizzato per ripulire le fuoriuscite di petrolio, plastica o altri oggetti dall'ambiente. Potrebbe anche tenere lontani gli animali, o radunarli a, un luogo specifico senza alcuna assistenza umana. Per raggiungere questo obiettivo speriamo di collaborare con ingegneri e scienziati della robotica che possono aiutare a portare avanti il ​​nostro lavoro.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.