Förderung: DFG-Projekt (2018–2022)

Beteiligte Partner:
Prof. Dr. Christian Scheideler, Universität Paderborn, Deutschland
Prof. Shlomi Dolev, Ben Gurion University of the Negev, Israel

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von neuen Modellen und Algorithmen für Schwärme eigenständiger Nano-Roboter, d.h. Gruppen winziger aktiver Einheiten mit stark eingeschränkten individuellen Fähigkeiten, die als Schwarm in physiologischen Umgebungen operieren.

Bei der Entwicklung neuer Modelle werden Fragestellungen berücksichtigt, die in der Vergangenheit nicht oder nur unvollständig betrachtet wurden: Wie können die Nano-Roboter Energie gewinnen, speichern und nutzen (Energiemanagent)? Welche realistischen Modelle (angelehnt an physikalische, biologische oder chemische Prozesse in der Natur) können eine nicht-lokale Kommunikation zwischen einer Gruppe von Nano-Robotern ermöglichen ? Welche Modelle erlauben den Ausfall und die Reparatur fehlerhafter Nano-Roboter durch intakte Nano-Roboter (Fehlertoleranz)?

Algorithmisch ist das Leader-Election Problem ein Schlüsselproblem, dessen Lösung die Lösung anderer wichtiger Probleme durch einen Schwarm von Nano-Robotern erst möglich macht. Die im Projekt entwickelten Modelle werden hinschtlich ihrer Fähigkeiten untersucht, das Leader-Election Problem effizient zu lösen. Aufbauend darauf werden Lösungen für weitere wichtige Aufgabenstellungen entwickelt: Ein Schwarm Nano-Roboter soll eine Umgebung vollständig durchsuchen und ggf. wichtige Positionen in der Umgebung markieren (Exploration). Ein Schwarm Nano-Roboter soll ein Objekt in seiner direkten Umgebung schnellstmöglich umhüllen (Umhüllung). Ein Schwarm Nano-Roboter soll einen Weg von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt seiner Umgebung formen (Transport).

Für alle entwickelte Modelle werden durch untere Schranken (und ggf. Unmöglichkeitsresultate) die Grenzen der jeweiligen Modelle aufgezeigt.

Die algorithmischen Ergebnisse werden dann erweitert, um Aspekte wie Robustheit gegenüber Ausfällen von Nano-Robotern und Schwärmen mit unterschiedlichen Nano-Robotern sowie die Lösung obiger Probleme in dreidimensionalen Umgebungen zu untersuchen.