Los drones se elevan todos a la vez, con una fuerza de 30, las cúpulas de luz en sus trenes de aterrizaje brillando en 30 tonos diferentes, como caramelos luminiscentes rociados contra el cielo gris y oscuro. Luego se detienen, suspendidos en el aire. Y después de un par de segundos de flotar, comienzan a moverse como uno solo.
A medida que la bandada recién formada migra, los vientres luminosos de sus miembros cambian al mismo color: verde. Han decidido dirigirse hacia el este. Los drones en el frente se acercan a una barrera, y sus estómagos se vuelven verde azulado a medida que giran hacia el sur. Pronto, las luces de los miembros posteriores cambian de traje.
Es hermoso. También es algo asombroso: estos drones se han autoorganizado en un enjambre coherente, volando en sincronía sin chocar y, esto es lo impresionante, sin una unidad de control central que les diga qué hacer.
Eso los hace completamente diferentes de las hordas de drones que has visto desplegadas en lugares como el Super Bowl y los Juegos Olímpicos. Claro, esas flotas de cuadricópteros pueden sumar más de mil, pero el movimiento y la posición de cada unidad están programados con anticipación. En contraste, cada uno de estos 30 drones rastrea su propia posición, su propia velocidad y, simultáneamente, comparte esa información con otros miembros de la bandada. No hay líder entre ellos; deciden juntos adónde ir, una decisión que toman en el vuelo literal de la honestidad.
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Son como pájaros en ese sentido. O abejas o langostas. O cualquier número de criaturas capaces de organizarse majestuosamente y algo misteriosamente en grupos cohesivos, una propiedad llamada emergente de sus acciones individuales. Hace unos años, lograron llevarlo a cabo con 10 drones. Ahora lo han hecho con tres veces más.
Pero lograrlo fue más de tres veces más difícil. Los drones deben su formación a un modelo de flocado muy realista descrito en el último número de Ciencia Robótica. “Los números en sí mismos no expresan cuánto más difícil es”, dice Gabor Vásárhelyi, director del Laboratorio de Robótica en el Departamento de Física Biológica de la Universidad de Eötvös en Budapest y primer autor del estudio. “Quiero decir, los padres con tres hijos saben cuánto más difíciles pueden ser de manejar que solo un niño. Y si tienes 20 o 30 que cuidar, eso es órdenes de magnitud más difícil. Créame. Tengo tres hijos. Lo sé de lo que estoy hablando “.
Animación de Vásárhelyi et al.
El equipo de Vásárhelyi desarrolló el modelo ejecutando miles de simulaciones e imitando cientos de generaciones de evolución. “El hecho de que hayan hecho esto de manera descentralizada es muy bueno”, dice el roboticista de SUNY Buffalo Karthik Dantu, un experto en coordinación de múltiples robots que no estaba afiliado al estudio. “Cada agente está haciendo lo suyo y, sin embargo, surge un comportamiento de masas”.
En los sistemas coordinados, más miembros generalmente significa más oportunidades de error. Una ráfaga de viento puede desviar a un solo dron y hacer que otros lo sigan. Un quadcopter podría identificar erróneamente su posición o perder la comunicación con sus vecinos. Esos errores tienen una forma de propagarse en cascada a través del sistema; El retraso de una fracción de segundo de un dron puede ser amplificado rápidamente por quienes vuelan detrás de él, como un atasco de tráfico que comienza con un solo toque de los frenos. Un hipo puede provocar rápidamente el caos.
