在機器人技術領域，哈佛大學的研究團隊取得了一項突破性進展——他們設計出一群名為“RAnts”的機器螞蟻。這些機器人并非依賴復雜的中央控制系統或預設藍圖，而是通過模仿社會性昆蟲的自組織行為，僅憑與環境互動便實現了結構的搭建與拆除。
研究團隊來自哈佛大學約翰·A·保爾森工程與應用科學學院（SEAS），他們從螞蟻的協作模式中汲取靈感。自然界中，螞蟻無需龐大腦容量或復雜指令，僅通過信息素標記路徑，便能完成復雜巢穴的建造。受此啟發，RAnts摒棄了化學信號，轉而利用“光信息素”——一種通過光場傳遞的數字信號——實現群體協調。這種創新機制基于生物學中的“協作素”概念，即個體通過感知環境變化調整行為，從而間接影響其他個體。
SEAS及文理學院教授L·馬哈德萬指出，這項研究的核心在于“外體智能”的實踐應用。他解釋道：“智能并非局限于機器人內部，而是通過與環境的持續互動涌現出來。簡單的局部規則疊加后，竟能完成復雜任務，且系統兼具魯棒性與適應性。”例如，RAnts僅需遵循三條基本指令：追蹤光信號、搬運積木、在特定位置投放或拾取積木。通過調整光信號響應強度與積木操作閾值，同一群機器人可在“施工隊”與“拆遷隊”角色間無縫切換。
光信息素系統的精妙之處在于其簡潔性。機器人通過感知光場梯度形成反饋回路，群體行為無需中央協調即可自發涌現。研究團隊在實驗中觀察到，僅需修改兩個參數，機器人便能從搭建結構轉為拆除結構，展現了極高的靈活性。這種去中心化設計不僅降低了系統復雜度，還提升了應對動態環境的效率。
該成果為自主機器人技術開辟了新路徑。傳統人工智能發展側重于提升芯片速度與算法復雜度，而哈佛團隊的研究表明，通過模擬自然界的自組織機制，簡單智能體亦可完成大規模復雜任務。馬哈德萬強調：“集體智能的本質在于智能體與環境的互動，而非個體能力的疊加。”
RAnts的應用潛力廣泛。從極端環境下的自主建造、行星表面探測，到動物行為研究的實驗模型，這項技術均有望發揮關鍵作用。例如，在災后救援場景中，機器人群體可快速搭建臨時庇護所；在太空探索中，它們或能協助建造外星基地。目前，相關研究成果已發表于《PRX Life》期刊，為未來多機器人系統的設計提供了重要參考。
