2020 őszén közel hatvan, a Babeş–Bolyai Tudományegyetem által koordinált kutatási projekt részesült támogatásban az UEFISCDI (Felsőoktatási Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alap) keretéből. Ezek közül tizenhármat vezetnek az egyetem magyar tagozatán oktató-kutató szakemberek. A nyertes PD (posztdoktori), PED (kísérleti-demonstratív), TE (fiatal kutatócsoport létrejöttét támogató), valamint Norvég Alap típusú kutatási projektek a 2020 és 2022 közötti időszakban kerülnek megvalósításra. Interjúsorozat keretében a BBTE-s vonatkozású projektek vezetőit kérdeztük az általuk vezetett kutatások tétjeiről, nóvumairól, a várható eredmények felhasználási lehetőségeiről. Mikrointerjú-sorozatunk utolsó részében dr. Sándor Bulcsú, a Babeş–Bolyai Tudományegyetem Fizika Karának egyetemi adjunktusa beszélt az egyszerű robotok önszerveződő mozgásának alapvető fizikai mechanizmusait vizsgáló projektről. Dr. Sándor Bulcsúval Serestély Zalán beszélgetett.

— Melyek a projekt fontosabb célkitűzései, és miben ragadható meg az újdonsága?

— A projekt keretében egyszerű robotok önszerveződő mozgásának alapvető fizikai mechanizmusait vizsgáljuk. Az elmúlt évtizedben ugrásszerű fejlődést figyelhettünk meg a robotika területén. Míg korábban többnyire csak tudományos-fantasztikus filmekben találkozhattunk robotokkal, ma már rengeteg olyan videó érhető el az interneten, amelyekben emberekkel együtt sétálnak kettő-, négy- vagy hatlábú robotok, különböző akrobatikus mutatványokat végeznek, vagy éppen valamilyen komplex terepen közelítenek meg katasztrófa sújtotta területeket. A robotporszívók megjelentek már az erdélyi háztartásokban is, a drónok ma már a szabadtéri események kötelező résztvevői, de egyre több olyan ország van, ahol a bevásárlóközpontokban is egy-egy robot ajánlja fel segítségét. Mindez jól szemlélteti, hogy a robotok irányítása és építése területén milyen sok előrelépés történt a közelmúltban. Az irányítás területén azonban a legtöbb megoldás két módszer köré csoportosítható. Nagyon precíz műveletek elvégzéséhez többnyire egzaktul kiszámolt trajektóriákat használnak, amelyeket a robot minden alkotóelemének pontosan kell követnie (például a gyártósorok robotkarjai). Általánosabb műveletek (például városi környezetben történő közlekedés) esetében gyakran a tanítható neurális hálózatok jelentenek jó megoldást. Mindkét esetben nagy mennyiségű számítás valós időben történő elvégzésére is szükség van.

A projekt újdonsága, hogy olyan alternatív megoldásokat vizsgálunk, melyek során a különböző mozgásformák részben önszerveződő módon alakulnak ki. A természetben rengeteg önszerveződő dinamikai jelenséget figyelhetünk meg a halrajok mozgásától kezdve a színházi közönség vastapsának kialakulásáig. Ezekben a jelenségekben az a közös, hogy az egyes egyedek csak egyszerű lokális szabályokat követnek, viszont az egyedek közötti kölcsönhatások révén valamilyen globális „rend” alakul ki a rendszerben anélkül, hogy egy külső karmester irányítaná őket. A robotok esetében ez úgy valósítható meg, hogy olyan irányítási mechanizmust használunk, amely során a robot minden egyes aktuátora egy-egy lokális törvény szerint működik, az aktuátorok pedig a robot teste által, illetve a környezeten keresztül egymással kölcsönhatásban állva hoznak létre a robot helyváltoztatásához szükséges valamilyen mozgásformát. Ezeket a mozgásformákat a dinamikai rendszerek területén attraktoroknak nevezzük. A projekt célja tehát ilyen önszerveződő mozgásformák létrehozása és vizsgálata. A tanulmányozott robotok egyszerű, kerekeken guruló, illetve hatlábú, lépkedő robotmodellek, amelyek önszerveződő módon alakítják ki a helyváltoztatáshoz szükséges fázisviszonyokat (például a lábak megfelelő sorrendben történő mozgatását). A kutatás során elméleti, analitikus számításokkal próbálunk egzakt vagy közelítő eredményeket adni a várható dinamikára vonatkozóan, numerikus szimulációs módszerekkel egészítve ki ezeket az eredményeket. Végül pedig valós robotokon teszteljük elméletünk helyességét, és feldolgozzuk az így kapott mérési eredményeket.
A kutatás tehát nem a robotok pontosabb irányítását célozza, hanem olyan modellek és módszerek megalkotását, amelyek segítségével a különböző mozgásformák részben önszerveződő módon is kialakulhatnak. Ezt a megközelítést nevezzük mi angolul „attractoring”-nak, amelynek szó szerinti fordítása talán az „attraktorozás” lenne.

— Milyen tudományterületeken zajlik, milyen tudományterületeket kapcsol össze a kutatás?

— A vizsgált kérdések tágabb értelemben véve a fizika, matematika, mérnöki tudományok, informatika és élettudományok határterületeit érintik. A használt módszerek többnyire a statisztikus fizika, a komplex dinamikai rendszerek és a kaotikus dinamika eszköztárából érkeznek. Ugyanakkor a motiváció, a modellek egyes elemei és természetesen az alkalmazások a robotika, a mesterséges intelligencia és a neurális hálózatok területeihez is kapcsolódnak. Ezt az új kutatási irányt a szakirodalomban a robofizika néven is emlegetik.
A projekt ötlete és előzményei a frankfurti doktori és posztdoktori kutatásaimhoz kötődnek, így természetesen a kutatás során a Goethe Egyetemen dolgozó Claudius Gros kutatócsoportjával is együttműködünk. Az elmúlt években a BBTE Magyar Fizika Intézetében Néda Zoltán irányításával számos önszerveződéssel és kollektív jelenségekkel kapcsolatos, érdekes kutatási eredmény született. Az önszerveződő robotok tanulmányozása így tulajdonképpen az itt zajló kutatások kiterjesztése egy új és izgalmas területre.

— Milyen relevanciával bírnak, milyen területeken alkalmazhatók a projekt várható eredményei?

— A projekt keretében elsősorban érdekes elméleti kérdések megválaszolására, új modellek és módszerek kidolgozására törekszünk. Elméleti szempontból lényeges, új eredményeket nyújthat az, ha a javasolt önszerveződő irányítási mechanizmus működőképesnek bizonyul többféle robotmodell esetében is. Az erre vonatkozó kezdeti eredményeink biztatók. Nagy áttörést hosszú távon az jelentene, ha az itt kidolgozott modellek alapmodellekké válnának a későbbiekben ezen a területen. A kutatás során számos új, az önszerveződést szabályozó mennyiség bevezetésére lesz szükség, amelyeknek szintén fontos szerepük lehet a komplex rendszerek területén.
Önszerveződő mozgásformák kidolgozása autonóm robotok fejlesztéséhez is hozzájárulhat. Természetesen nem várható el, hogy az általunk tanulmányozott egyszerű modellek precíz mozgások koordinálását tegyék lehetővé, de a már elterjedt irányítási módszerekkel kombinálva csökkenthetik a lokálisan elvégzendő számítási igényt. A modelljeink ugyanakkor gyakran az állatvilágból inspirált modellek, így talán a kutatás során az élőlények helyváltoztatási mechanizmusainak a megértéséhez is közelebb kerülünk.
Végül pedig minden kutatási projekt nagyon fontos, de gyakran elfelejtett hozadéka az, hogy a munkában részt vevő alap- és mesterképzéses diákok megismerkedhetnek a természettudományos kutatás módszertanával. Konkrét feladatokon keresztül megtanulják, hogyan alkalmazhatók az egyetemi képzés során elsajátított elméleti ismeretek, találkoznak új módszerekkel, megismerik a tudományterület jelenlegi határait, és remélhetőleg felismerik, hogy a tudomány mindenkié, mindenki számára tartogat érdekes és releváns megoldandó problémákat.

SZFÚ