A webes hírszolgáltató Quartz különleges stúdiót mutatott be novemberben. A Knight Alapítvány által támogatott létesítmény rendeltetése újságírás és gépitanulás-technikák összekapcsolása.

Március elejére készült el a Quartz MI Stúdió első története. A sztorit nem mesterséges intelligencia írta, hanem ember-gép együttműködés gyümölcse. Döbbenetesnek tűnik, hogy egyre fejlettebb MI-k milyen mélyre képesek ásni dokumentumokban, és így értékes (sok esetben más módszerekkel kideríthetetlen) pluszinformációkkal látják el az újságírókat.

A történethez a Quartz újságírói az Uber egyik versenytársa, a szállítási szolgáltatásokat nyújtó Lyft appján gyakoroltatták az algoritmust.

A cég a napokban kérelmezte, hogy tőzsdére kerüljön. Minden vállalatnak megvannak pénzügyi, biztosítási és más tevékenységével kapcsolatos aggályai. Az algoritmus ezeknek a kockázati tényezőknek nézett utána, hogy segítsen eldönteni, melyik a legegyedibb.

A Quartz arra volt kíváncsi, hogy mi az, amitől a Lyft vezetősége fél, más nagyvállalatoké viszont nem. Egyes aggályok, például a PR-válság nem érinti a fogyasztókat, mások, mint a járművek hibái, az önvezető autók vagy a rollerhasználat viszont nagyon is, mert balesetek forrásai lehetnek.

A lista teljesen egyértelmű tényektől a meglepőkig ível. Például a közvélekedés miatti aggályok mellett a cég vezetését nagyon izgatja a személyes szférára (privacy) vonatkozó egészségügyi törvények kliensekre gyakorolt hatása. Konkrétan a Lyft szolgáltatását orvoshoz, klinikára, kórházba menet igénybe vevő ügyfeleikre gondolnak. A cég platformjának online otthont adó Amazon Webszolgáltatások elleni cybertámadásoktól szintén tartanak.

A Quartz Lyft-sztorija nem az újságírás csúcsa, nem a kortárs zsurnalisztika meghatározó remekműve, viszont remekül szemlélteti, hogyan tudnak új technikai eszközökkel felvértezett újságírók teljesen száraz és érdektelennek tűnő nyilvános adatokból izgalmas, tanulságos és nem utolsósorban rendkívül hasznos következtetéseket levonni.

A történet egy kicsit a jövőt vetíti előre.

„Így jutunk el az adatalapú újságírás következő szintjére, amikor a szerző különösen nagy adatsorokkal remekül működő mintaegyeztetésre, válogatásra, csoportosításra, anomália-felderítésre használja a számítógépet” – nyilatkozta a Quartz botjait és gépitanulás-megoldásait fejlesztő John Keefe.

Új anyagok felfedezése és elemek készítése belőlük többmilliárd dolláros lehetőség az autóiparban – állítja Benjamin Boeser a Mercedes-Benz K+F Észak-Amerika nyílt innovációval foglalkozó részlegének igazgatója.

A jövő évtized elektromos autóinak maiaknál lényegesen fejlettebb elemeihez, az elemeket alkotó anyagok kidolgozásához kvantumszámítógépeket terveznek használni, amelyek (mivel a hagyományos gépeknél sokkal több információt sokkal gyorsabban dolgoznak fel) a pillanat törtrésze alatt rengeteg opcióval állnak elő.

„Kvantumkomputerrel szimulálnánk az elemek tényleges viselkedését. Mostani számítási kapacitásokkal ez lehetetlen” – vázolta fel a terveket Boeser.

Egyelőre azonban még senki nem épített ilyen léptékű alkalmazásokra képes kvantumszámítógépet. Kormányok és infokom óriásvállalatok ezirányú befektetései viszont bizakodásra adnak okot.

A Gartner előrejelzése alapján 2023-ban a szervezetek legalább 20 százalékának költségvetésében szerepelnek majd kvantumszámítási projektek.

A Mercedes-Benz az IBM kvantumszámítási csoportjával (Q Hálózat) közösen dolgozik következőgenerációs számítási kapacitások felhasználási esetein. A befektetett összeg nem nyilvános, viszont árulkodó, hogy legalább 5-10 éves együttműködésben gondolkoznak.

A Mercedes-Benz nem az első fontos autógyártó, amely óriási lehetőséget lát a kvantumszámításokban. A Ford a vezetés gyors optimalizálásához és az elektromos autók elemeinek szerkezeti módosításához, a Volkswagen szolgáltatásként igénybe vehető közlekedésszervező rendszerhez, illetve szintén elemekhez használná a technológiát.

A jelenlegi elemfejlesztés fizikai folyamat – mivel nincs hozzá szimulációs szoftver, szakértők építenek prototípusokat. Kvantumszámítógéppel jobb elektrokémiai teljesítményt és hosszabb életciklust eredményező új anyagok és kombinációik kísérletezhetők ki. Boeser és kollégái egy lépéssel továbbmennek: biztonságosabb, energiatakarékosabb és környezetkímélőbb organikus elemekben is gondolkodnak.

A dinamikus fejlődés ellenére, a kvantumszámítások gyerekcipőben járnak még. A Mercedes-Benz mögötti Daimler 1 milliárd dollárt fektetett be a globális elemgyártásba. 2022-re minden méretkategóriában, 2025-re pedig összes autóeladásuk 15-25 százaléka, lehet elektromos jármű.

Az autógyártó hegesztési forgatókönyvek szimulálására szintén használja a kvantumszámításokat. Többek között így döntik el, melyik gépet kell munka közben újrakalibrálni.

Az ütemes fejlesztések és a hatalmas médiavisszhang ellenére az önvezető autók egyelőre nem lepik el a közutakat, és hosszú időnek kell eltelnie ahhoz, hogy a hétköznapok szerves részévé váljanak. Valamilyen szintű emberi jelenlét és beavatkozás ma még mindenképp szükséges.

Addig, amíg egy személy bizonyos mértékben (vagy teljesen) kontrollálja, irányítja a járművet, kimerült, elalvó, stresszes, telefonáló vagy részeg vezetők az autonómia ellenére is komoly veszélyt jelentenek.

Az uniós ADAS&ME projekt kutatói a vezető állapotát, például ittasságát vagy más okok miatti fáradtságát stb. detektáló szenzorokat, programokat egyesítő rendszert fejlesztenek.

Ha a beépített lélegzés-elemző, szemkövető szoftver, a szívritmust figyelő, vagy a hang- és képalapú érzékelők a vezetési alkalmasságot megkérdőjelező szokatlan jeleket észlelnek, az autó vagy átveszi a kontrollt, vagy figyelmeztetést ad le, majd félreáll.

„Biztosra akarunk menni, hogy vezetésre alkalmatlan sofőröknek ne adjuk vissza az irányítást, és ha a sofőr másállapotban van, a jármű automatizált funkcióit használva, elérjük, hogy ne tudjon vezetni. Súlyos baleseteket megelőzendő, biztonságos és kivitelezhető átmenetet akarunk” – magyarázza Anna Anund (Svéd Nemzeti Út és Közlekedéskutató Intézet).

Az önvezető autókat biztonságosabbá tevő összes technológia (szemkövető szoftver, lélegzetelemző stb.) már létezik. Kulcsfontosságú viszont, hogy be is legyenek építve emberi beavatkozást még igénylő robotjárművekbe.

Anund és munkatársai évek óta dolgoznak félig autonóm autók biztonságosabbá tételén, munkájuk azonban inkább csak elméleti, mert a döntést a gyártóknak kell meghozniuk. Hiába állnak rendelkezésre a járművek legmagasabb szintű biztonságát garantáló programok és rendszerek, ha nem ágyazzák be őket az önvezető autókba.

A kutatók különböző járművekkel vizsgáltak hét forgatókönyvet.

Az egyikben a sofőr pont telefonál, miközben az előtte lévő autó hirtelen fékez. Egy másikban a motorkerékpár érzékeli, hogy a vezető elájult, bekapcsolja a vészjelző fényt, és oldalra áll. A többi forgatókönyvben busz, teherautó és egyéb járművek mellett a legváltozatosabb szenzorok szerepelnek.

Japán hosszú ideje robotikai nagyhatalom, ráadásul a szigetország lakosai másként viszonyulnak a gépekhez, mint a nyugati félteke lakói. A magyarázat az ősi sintó vallás és a buddhizmus hagyományaiban rejlik.

A nyugati gondolkodást meghatározó kartéziánus dualizmussal szemben, lélek és anyag nem képeznek ellentétpárt. Minden létezik: sziklák, fák, vízesések és az élő organizmusok is. Az istenségek ugyanúgy beléjük költözhetnek, mint történelmi személyekbe, vagy ember által készített tárgyakba: kardokba, tálakba, csengőkbe, tehát robotokba is. Tárgyak és istenségek, szellemek azonosítása éles ellentétben áll a nyugati kultúrkör egyistenhívő vallásainak bálványimádat-ellenes hagyományával. A sintoizmus ugyan nem bálványimádó, de nem is tiltja a tiszteletüket.

A buddhizmus helyi változata szintén nem tesz különbséget élő és élettelen között: növények és tárgyak, így gépek is rendelkezhetnek lélekkel, tehát meg is világosulhatnak.

A buddhizmus egyes ágaiban a végtelen irgalmat és könyörületességet megtestesítő Kannon az egyik legnépszerűbb bódhiszattva (másokat a megvilágosodáshoz segítő személy) Japánban. Indiai és tibeti megfelelője (és egyben Tibet védőszentje) Avalókitésvara, vele ellentétben azonban nőnemű. Különösen a várandós asszonyok szeretik.

Az egyik régi és leghosszabb ideig japán főváros, Kiotó Kodaiji szentélyében a bódhiszattváról modellezett, 195 centiméter magas, 60 kilós robotot mutattak be. Az alumíniumból készült humanoid rendeltetése, hogy elmagyarázza Buddha tanításait. Arcához és kezéhez szilikont használtak.

Február 23-án a tokiói A-Lab Co. által fejlesztett Mindar nevű robot a szentély egyik halványan megvilágított termében a Szív szútráról tartott beszédet. Az angol és kínai nyelvű feliratokat a falra vetítették, a háttérben zene szólt.

„Ha egy Buddha-kép beszél, valószínűleg a buddhizmus is jobban megérthető. Azt akarjuk, hogy sokan jöjjenek el megnézni a robotot, és rajta keresztül gondolkodjanak el a vallás lényegéről” – jelentette ki Tensho Goto, a szentély fővédnöke.

A szentély egy másik elöljárója elmondta, hogy a robot közvetítésével remélhetőleg a buddhizmussal nem foglalkozó személyek is elkezdenek majd érdeklődni a vallás iránt.

A gép március 8. és május 6. között lesz nyilvánosan megtekinthető.

Az önvezető autók fejlesztőinek és a technológia elkötelezett híveinek egyik legfőbb érve, hogy ha a hibára hajlamos embert kivesszük az egyenletből, kevesebb lesz a baleset, és a forgalom is csökken.

Az Aggódó Tudósok Szövetsége (UCS), egy amerikai nonprofit szervezet Washingtonra összpontosító új tanulmánya viszont figyelmeztet: 2040 körül valójában nem ez fog történni, hanem az autonóm járművekkel teli utakon a maiaknál súlyosabb dugókra számíthatunk, nagyobb lesz a környezetszennyezés, a nagyvárosokban pedig hozzájárulnak az egyenlőtlenségek további növekedéséhez.

Számszerűsítve: a forgalom 66 százalékkal is nőhet. A dugók gazdagabb rétegeket arra ösztönözhetnek, hogy a lehető legkevesebb időt töltsék szegényebb környékeken, közösségekben.

A kutatás az amerikai főváros közlekedésének jövőjét vizsgáló egyik állami szervezet több forgatókönyvet figyelembe vevő modelljén alapul.

„Vagy így, vagy úgy, de a technológia megérkezik. Ezeket a járműveket már városokban tesztelik. Ha nem dolgozunk ki és léptetünk hatályba egy átgondolt szabályozást, az önvezető autók csak súlyosbítják a jelenlegi problémákat. A változás különösen az alacsony jövedelmű rétegeket fogja érinteni” – jelentette ki Richard Ezike, az egyik kutató.

Az önvezető autók akkor a legelőnyösebbek, ha megosztva, minden alkalommal több utassal használjuk őket. Ha csak egy személy ül bennük, romlanak a mai viszonyok – derül ki az anyagból. A megoldás: az egyszemélyes járművekre pluszköltségeket vetnének ki, az utcákat pedig úgy terveznék, hogy az utasok ne csak parkolókban szállhassanak ki-be.

A high-tech tömegközlekedésnek azonban még a több személyt szállító önvezető autók sem lehetnek alternatívái. A munkahelyüktől távolabb élők nyerhetnek velük, a nyereség 80 százaléka viszont pont az általuk növekvő forgalom miatt tűnik el. Ezeknek a járműveknek a tömegközlekedéssel mindenképpen együtt kellene működniük. Önvezető autók kiegészíthetik, de nem helyettesíthetik azt. A zónázás ideje leginkább a kettő kombinációjával csökkenthető.

A tanulmány azt is hangsúlyozza, hogy a légszennyeződés növekedése szintén a legszegényebb rétegeket sújtja a legnagyobb mértékben. Ezért lenne fontos, ha minden jármű elektromos lenne.

Az ember nélküli japán Hayabusa2 űrhajó február 21-én sikeresen landolt a közel egy kilométer széles, a Nap körül keringő és a Földhöz időszakosan közelebb került Ryugu aszteroidán.

A küldetés eddig sikeres: az űrjármű apró kőzetmintákat gyűjtött össze, amelyeket vizsgálatra a Földre küld. Landolás közben közvetlen közelről 5 grammos tantál „golyókat” lőtt egy sziklába, és a fedélzeti mintavevő „fogantyúval” néhány darabot összegyűjtöttek a kőzetből.

A kapcsolat landolás közbeni megszakadása miatt a földi személyzetnek néhány órát várnia kellett a kommunikációra. A Japán Űrkutatási Ügynökség (JAXA) később bejelentette, hogy a Hayabusa2 a tervek szerint el is hagyta az aszteroidát.

Az űrhajó 2014 decemberében indult missziójára, és tavaly júniusban érkezett meg az aszteroidára, felszínén többször járt már, de a mérföldkőnek számító sikerre február 22-ig kellett várni.

2018 szeptemberében az űrhajó két kicsi terepjárót küldött az aszteroidára, néhány héttel később pedig a mikrohullám-méretű MASCOT leszállóegység ért célba. Eleme a művelet tervezett idejénél tovább, 17 óra hosszat működött. A két Bagoly (az egyik angolul Owl, a másik franciául Hibou) még mindig járja a kisbolygót.

Hayabusa2 rendeltetése, hogy a naprendszer korai történelmének és fejlődésének, illetve a Ryugu és hasonló szénben gazdag aszteroidák a földi élet kialakulásában játszott szerepének jobb megértésében segítsen kutatóközösségeknek.

Az összegyűjtött minták kulcsszerepet játszhatnak a tudományos munkában. Speciális űrszonda szállítja őket a Földre, érkezése 2020 decemberében várható. Az anyabolygón jóval aprólékosabban és összehasonlíthatatlanul masszívabb high-tech arzenállal lesznek tanulmányozhatók, mint a Hayabusa2 fedélzetén.

Az űrhajó két alkalommal próbál még mintákat gyűjteni. A mostanihoz hasonló elsőtől ugyanazt az eredményt várják. A második bonyolultabbnak ígérkezik – rézlövedéket használva igyekeznek talaj alatti anyagmintákat összeszedni.

A Hayabusa2 nem az egyetlen aszteroidákat járó és kőzeteket stb. gyűjtögető űrhajó. A NASA OSIRIS-REx-e december 31-én landolt a szénben szintén gazdag Benuu-n, ahol júliusig tevékenykedik, majd 2023 szeptemberében tér vissza a Földre.

Mindkét űrhajó a köves Itokawa aszteroidára 2005-ben landolt, az anyabolygóra pedig 2010-ben kőzetekkel visszatért első Hayabusa misszióját folytatja.

Az Európai Bizottság és magáncégek, például a Google és mások anyagi támogatásával pár év alatt megsokszorozódott a nagy magasságban (500 méter felett) energiát generáló technológiákkal kapcsolatos kutatások és az ezzel foglalkozó új vállalatok száma. A vizsgálódások alanyai ember nélküli légi járművek, drónok és óriási sárkányrepülők.

A Madridi III. Károly Egyetem (UC3M) kutatói drónokon és papírsárkányokon alapuló energiageneráló rendszereket elemző szoftvert fejlesztettek. A programmal ilyen rendszereket tanulmányoztak, miközben a szél kinetikus, azaz mozgásenergiáját használható elektromos energiává alakították át.

A légi szélenergia-rendszerek (airborne wind energy systems, AWES) a hagyományos drága és nehéz szélturbinák tornyait és forgórészét könnyű kötélfélével, járművekkel helyettesítő új technológiacsalád.

Az AWES rendszerek a kötél húzóerejével mozgatják a földi energiagenerátort, míg a légi energiageneráláshoz a járműn lévő mini szélturbinákat használják, az energiát pedig áramvezető kötélen továbbítják a földre. A telepítési és anyagköltségek mindkét esetben alacsonyak.

500 méter felett a szél sokkal intenzívebb és szinte állandó. Mivel könnyű a szállítás, ez a fajta energiatermelés távoli és nehezen megközelíthető területeken lehet kifejezetten hasznos.

„Az AWES magasban működő, elektromos áramot termelő diszruptív technológiacsalád. A jól ismert villamosmérnöki és repüléstan diszciplínákat, például elektromos gépek tervezését és a vezérléselméletet kombinálja össze drónokhoz stb. kapcsolódó nem-hagyományos szakterületekkel” – nyilatkozta Gonzalo Sánchez Arriaga, az egyik kutató.

Az UC3M e kereteken belül mutatta be az AWES-re kitalált új repülésszimulátorát. A szimulátorral a rendszerek jól megismerhetők, tervrajzuk optimalizálható és kideríthető, hogy az energia-előállítás melyik útvonalon maximalizálható. Maga a szoftver ingyen letölthető, más csoportok kutatásaira szintén felhasználható.

A szimulátorral párhuzamosan új tesztmódszert is kidolgoztak. Két kiteszörföt (sárkányszörf) különféle műszerekkel szereltek fel, és a legfontosabb fizikai paramétereket is rögzítették, majd mindent felvettek. A kísérleti adatokkal különféle szoftvereszközöket, például a szimulátort és a papírsárkány mindenkori paramétereit hitelesítették.

Az egészségügy évek óta az infokommunikációs, mesterséges intelligencia és robotikai alkalmazások egyik kitüntetett terepe. Az új megoldások gyorsan terjednek kórházakban, klinikákon.

A washingtoni Gyerekek Nemzeti Egészségi Rendszere nem akármilyen kórház, hanem az Egyesült Államok távirányított robotot használó első gyerekgyógyászati intézménye.

Az 1, 67 méter magas MedveBot Doktor (Dr. Bear Bot) az intézményt behálózó csúcstechnológia rendszer fontos eleme. Alejandro Lopez-Magallon kardiológus rajta keresztül figyeli egy monitorokkal megpakolt kontrollszobából a páciensek életjeleit, a szobáikban felvett videókat.

Az anyagokat ugyanis az orvos által távirányított MedveBot továbbítja a szobába. Nevét február 14-én találták ki, a dolgozók és a páciensek, összesen 185 személy szavazata alapján döntöttek róla. Mivel a névadás Valentin-napra esett, a gép robotika-tematikájú üdvözlőkártyákkal lepte meg a gyerekeket, rajtuk kedves vagy szórakoztató feliratokkal (például a magyarra a hangulati elemek miatt lefordíthatatlan „Beep mine, Valentine”).

A rendszer egyedi perspektívában láttatja az összes beteget, és lehetővé teszi, hogy a kardiológus hosszútávú tendenciákat figyeljen meg páciensei egészségi állapotát illetően. Hagyományos módszerekkel ugyanez a tevékenység lényegesen nehezebb, vagy egyszerűen kivitelezhetetlen lenne.

Lopez-Magallon a roboton keresztül létesít interakciókat, kommunikál pácienseivel. A kontrollteremben könnyen hozzáfér orvosi képekhez, amelyeket aztán MedveBot képernyőjén megmutat az ápolóknak és a személyzetnek.

„Nem vagyok benne a robotban, de mégis majdnem olyan, mintha igen, mintha a betegszobában tartózkodnék. A rendszer úgy teszi emberibbé ember és gép kommunikációját, ahogy egy kicsi képernyő önmagában képtelen rá” – magyarázza az orvos.

A távirányított rendszer legnagyobb előnye, hogy mivel a kardiológus folyamatosan figyeli a betegeket, legalábbis a monitorokon tartja a szemét, idejében észleli és kezeli a problémákat. Előfordulhat az is, hogy még nem jelentkeztek, a jelek viszont egyértelműsítik a közelgő bajt, ami így megelőzéssel elkerülhető.

„Egyes esetekben az ápolócsapat érkezése előtt megkezdhetjük a kezelést” – nyilatkozta az orvos.

A sokezer tudós által adatelemzésre használt gépi tanulás gyakran félrevezető vagy teljesen rossz eredményeket generál – állítja Genevera Allen, a houstoni Rice Egyetem statisztikusa, és egyben figyelmeztet: ha nem javítanak a technikán, tudományos válság következhet.

A biomedikális kutatásoktól a csillagászatig, számos tudományterületen alkalmazzák a gépi tanulást. A felhasznált adatsorok nagyon nagyok és drágák, ráadásul a szoftver sokszor csak az adatsorban megbúvó, de a valóságban nem létező mintázatokat azonosít.

Ezekről a kutatási eredményekről gyakran csak akkor derülnek ki, hogy pontatlanok, amikor valaki más egy szintén óriási adatsorral keresi ugyanarra a problémára a választ, aztán kiderül: nincs átfedés az eredmények között.

Allen a tudomány reprodukálhatósági válságát említi. A két évtizede érzékelhető, az utóbbi években egyre markánsabb jelenség lényege, hogy nyugtalanító mennyiségű kutatási eredményt nem lehet megismételni. Más tudósoknak más eredmény jön ki ugyanazzal a technikával, tehát hibás lehetett az eredeti. Egy elemzés alapján a biomedikális kutatások akár 85 százalékát is érintheti a probléma.

Az egyik ok: a kísérleteket nem tervezik meg elég jól, és a résztvevők azt látják az eredményekben, amit eleve látni akartak. A másik ok, legalábbis Allen szerint, a válságot fokozó gépi tanulás.

Gépi tanulás algoritmusokat speciálisan azért fejlesztenek, hogy irdatlan mennyiségű adatot böngésszenek át, és egyértelmű, hogy előbb-utóbb akkor is találnak valamilyen mintázatot, ha nincs.

A tudományt népszerűsítő nagy felfedezések esetében szintén elképzelhető, hogy ha a kísérleteket megismételnék egy másik adatsorral, gyakran születnének más eredmények.

Allen a houstoni egyetem Baylor Orvosi Iskolájának biomedikális kutatóival dolgozik együtt. Céljuk, hogy eredményeiket megbízhatóbbá tegyék. Következőgenerációs gépi tanulás és statisztikai technikákat fejlesztenek, amelyek nemcsak a felfedezés miatt néznek át hatalmas adatsorokat, hanem be is számolnak az eredmények bizonytalanságának és megismételhetőségének a mértékéről.

A kutatási eredmények így később jelennek meg, viszont kiállják az idő próbáját, és az adott terület nem megy el rossz irányba – összegez Allen.

Rovarok és pókok sok robotikust megihlettek már. Az élővilág mintázatai alapján többször változtattak például a gépek mozgásán, mert egyenetlen, nehéz terepen jóval könnyebb lábon, mint keréken járni. A biológiailag inspirált szerkezetek jó ideje nem számítanak újdonságnak, de valamivel mégis majdnem mindig meglepik a világot. 

A dél-francia Aix-Marseille Egyetem kutatói által fejlesztett 23 centis HangyaBot (AntBot) két távoli rokon hangyafélét, a Szaharában élő Cataglyphis fortist és a Közép-Ausztrália sivatagos, félsivatagos részein honos Melophorus bagotit tekintették kiindulási pontnak.

A sivatagi hangyák különleges képessége, hogy mivel az elviselhetetlen hőség miatt a molekulák azonnal megsemmisülnek, táplálékszerzéshez és a bolyhoz visszavezető úton nem használnak feromon-nyomvonalakat. Érzékelőik az evolúció során úgy fejlődtek, hogy más módszerekkel találjanak haza, „vakon felismerjék” az utat. Szemük ezért „veszi” a Nap ultraviola sugarait, a fény polarizálódását. A Nap mozgásával változó mintázatot követve tudják, merre kell menniük.

Egyes kutatók szerint a viking tengerészek is így navigáltak ködös napokon.

A hangyák is képesek, hogy érzékeljék, milyen gyorsan „mozog” körülöttük a talaj (egy kicsit úgy, mint ahogy például kerékpározás közben észleljük a változó környezetet). Mindeközben tisztában vannak a megtett lépésekkel is.

A francia kutatók ezeket az adottságokat rakták egybe a Raspberry Pivel működő, teljesen autonóm, nyomtatott robothoz. A gépet változatos közegekben sétáltatták, majd utasították, hogy térjen haza. HangyaBot a három adottságból csak egyet vagy kettőt használt, a leggyorsabb út kiválasztásához azonban ennyi is elég volt. Amikor mindhármat alkalmazta, kvázi hibátlanul teljesített.

A teljesítmény nemcsak azért figyelemreméltó mert nem értjük teljesen a hangyák „gondolkodását”, hanem azért is, mert a gép nagyon olcsó anyagokból készült. Hasonló szerkezetek előállítása kb. 85 ezer dollár, HangyaBoté viszont csak 500-ba került. A jövőben szállító drónokhoz és intelligens autókhoz is használhatják a technológiát.

Optimális esetben a mai robotok különféle módszereket (köztük globális helymeghatározó rendszert, GPS-t is) kombinálnak össze a navigációhoz. HangyaBot viszont a saját „trükkjeivel” is megél, amelyekkel megkerülhetők a GPS és a többi navigációs módszer gyengéi. Ezek az adottságok ködös, esős és havas napokon jöhetnek különösen jól.

Egyelőre csak kis távolságokat tesz meg, áramellátása korlátolt, motorjai hamar túlmelegednek. A kutatók folyamatosan finomítanak rajta, új aktuátorokkal szerelik fel, és a mostani 15 méteres utat 100-ra akarják növelni.