‘Ik laat me door talloze insecten inspireren’

In hun eentje stellen ze vaak weinig voor. Maar combineer ze in een zwerm en drones kunnen complexe problemen oplossen. Net als een groep mieren die zijn omgeving afstruint op zoek naar voedsel.

De drones uit de stal van het Delftse Micro Air Vehicle (MAV)-lab hebben onmiskenbaar dierlijke trekjes. Neem de klapwiekende drone Delfly, lange tijd het paradepaardje van het lab. Velen herkennen in hem een libelle, omdat hij een dubbele set vleugels heeft en klapwiekend vliegt.

Prof.dr. Guido de Croon is hoofd van het MAV-lab waar onderzoekers van Luchtvaart en Ruimtevaarttechniek (L&R) en Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica (EWI) sleutelen aan robots en kunstmatige intelligentie. Hij voelt zich bezwaard bij de suggestie dat de creaties uit zijn lab een soort robotversies van insecten zijn. “Een libelle kan zoveel meer. Hij kan bijvoorbeeld zijn vier vleugels afzonderlijk aansturen. Dat neemt niet weg dat de libelle een inspiratie was voor het Delfly-ontwerp. Maar ik laat me door talloze insecten inspireren.”

Enkele jaren geleden maakten de onderzoekers een extreem wendbare Delfly met slechts twee vleugels, DelFly Nimble, gemodelleerd naar een fruitvlieg. Ze slaagden ermee om een geheim te onthullen achter de raadselachtige wendbaarheid van fruitvliegjes en publiceerden erover in Science. Net als de kleine insecten kan de Nimble gelijktijdig én om zijn lengteas én om transversale as draaien. Het bleek een cruciale truc voor de vliegcapriolen van fruitvliegjes.

Guido de Croon: “Wij kiezen er bewust voor om de drones zo klein en licht mogelijk te houden zodat ze kunnen manoeuvreren in kleine ruimtes.”

Gasbronnen lokaliseren

Bij het laatste project, een zwerm drones die op zoek gaat naar gaslekken, lieten hij en zijn collega’s zich inspireren door mieren. Samen met onderzoekers van de Universiteit van Barcelona en Harvard University maakte het MAV-lab-team een zwerm kleine – en dus zeer veilige – drones die autonoom gasbronnen kunnen detecteren en lokaliseren in binnenruimten.

De kunstmatige intelligentie voor deze taak vormde de belangrijkste uitdaging, aangezien rekenvermogen en geheugen van de kleine drones zeer beperkt waren. Ze losten dit probleem op door middel van op de natuur geïnspireerde navigatie- en zoekstrategieën.

Ook al zijn het geen luchtacrobaten, mieren hebben eigenschappen waar je als drone-onderzoeker inspiratie uit kunt putten als je drones in zwermen wilt laten vliegen en in groepsverband een omgeving wilt laten verkennen.

Mieren zijn niet bepaald snugger. Toch vinden ze in mum van tijd de kortste route naar voedsel. Ze verspreiden zich in willekeurige richtingen totdat enkele individuen voedsel vinden. Die dieren scheiden een geurstof uit tijdens hun reis terug naar het nest. Mieren die een korte route nemen laten versere geursporen na dan mieren die een omweg maken. De geurstof vervliegt immers. De mieren volgen de sterkste geuren. En zo gebeurt het dat ze collectief de kortste route volgen.

“Onze drones werken in grote lijnen hetzelfde”, zegt De Croon. “Ook zij hebben weinig denk- of rekenkracht en zijn ieder afzonderlijk dus behoorlijk gelimiteerd. Voor hun navigatie hebben we ze een simpel maar efficiënt ‘insectenalgoritme’ gegeven, genaamd Sniffy Bug.”

De drones verspreiden zich zoveel mogelijk over de omgeving, terwijl ze obstakels en elkaar ontwijken. Als een van de drones gas detecteert, geeft hij dit door aan de anderen. Vanaf dat moment werken de drones met elkaar samen om de gasbron te vinden.

Onze drones zijn ieder afzonderlijk behoorlijk gelimiteerd

Eén drone weegt 37,5 gram en is voorzien van een radiotransmitter, een camera en 192 kilobyte werkgeheugen. “Dat geheugen stelt niets voor”, zegt De Croon. “In deze business is het gebruikelijk om drones te voorzien van een zwaardere computer met tienduizendmaal zoveel bytes. Wij kiezen er bewust voor om de drones zo klein en licht mogelijk te houden zodat ze kunnen manoeuvreren in kleine ruimtes en je ook niet ernstig gewond raakt als je ertegen botst.”

Met piepkleine losse rekeneenheden een intelligent systeem bouwen, daar komt het op neer. “De uitdaging zit hem vooral in het ontwikkelen van artificiële intelligentie die gebruikt maakt van al die kleine losse eenheden en daarmee complexe vraagstukken kan oplossen.”

En dat met weinig informatie: de drones kennen hun eigen positie in de ruimte niet. “Grotere drones gebruiken laserscanners om een kaart van de omgeving te maken. Dat vergt veel rekenkracht, veel meer dan hetgeen waar onze drones over beschikken.”

Ruimtelijk besef

Toch moeten ze ruimtelijk besef hebben. Daarom keken de onderzoekers naar mieren. “Mieren houden in de gaten hoe snel de omgeving aan hen voorbijtrekt. Onze drones doen hetzelfde. Ze hebben cameraatjes naar de vloer toe gericht die bijhouden hoe ze zich ten opzichte van de vloer bewegen. Zie het als een soort stappentellers. Die informatie delen ze met de andere drones. Odometrie heet deze techniek. Als een drone gas detecteert, stuurt hij die informatie (de gasconcentraties) naar de anderen, en dankzij een wireless chip weten ze waar ze ten opzichte van elkaar zijn.” Er is meer werk nodig voordat deze technologie daadwerkelijk in noodsituaties gebruikt kan worden. Zoals driedimensionaal bewegen om gasbronnen op variabele hoogte te lokaliseren. Verder moet ook de betrouwbaarheid van de navigatie beter.

Plaagdieren detecteren

“Dit type artificiële intelligentie lijkt veelbelovend”, zegt De Croon. Hij heeft meer toepassingen in gedachten. “Je zou een zwerm drones in kassen kunnen loslaten en op zoek kunnen laten gaan naar ziektes. Als ziektekiemen of plaagdieren planten belagen, scheiden ze bepaalde stoffen uit. Drones zouden die kunnen detecteren waardoor de ziekten in een vroeg stadium te bestrijden zijn.”

Ook voor onderzoeksmissies op de maan ziet de Delftenaar een rol weggelegd voor zwermen. Aan de TU wordt gewerkt aan zespotige robotjes van anderhalve kilo, de Lunar Zebro’s. Het is de bedoeling dat een zwerm van die machientjes over enkele jaren naar de maan gaat.

/* */