Sinds het begin van de mensheid, verkenning van bepaalde plaatsen, variërend van de diepten van de oceanen tot de randen van het heelal, heeft geleid tot tal van ontdekkingen. Echter, er zijn ook verschillende omgevingen die moeten worden onderzocht, maar die niet direct kunnen worden waargenomen, zoals chemische of kernreactoren, ondergrondse water- of oliedistributieleidingen, ruimte en binnenkant van het lichaam. Het door de EU gefinancierde Phoenix-project is deze uitdaging aangegaan door een nieuwe technologielijn te ontwikkelen die de mogelijkheid biedt om onbereikbare plaatsen te bereiken.

Stel je een scène voor waarin kleine sensoren kunnen bewegen met de vloeistofstroom om het spijsverteringskanaal van een persoon te onderzoeken of de kwaliteit van waterleidingen te onderzoeken om lekkages en verliezen te voorspellen en te voorkomen. Het klinkt misschien als sci-fi-fantasie, maar dit is de visie van Phoenix, dat is een stap dichter bij het creëren van veelzijdige fysieke agenten die onbekende omgevingen optimaal zullen verkennen. Dankzij hun vermogen om te evolueren met zelforganiserend, zelfaanpassende functies, deze kleine draadloze sensornodes optimaliseren de kwantiteit en kwaliteit van informatie over locaties die niemand kan bereiken.

Zwerm stofjes

De projectpartners hebben vorig jaar een eerste proef uitgevoerd met plastic deeltjes ter grootte van een pingpongbal, gevuld met microsensoren. Elk van deze ballen kan specifieke informatie verzamelen en een totaalbeeld geven door met elkaar te communiceren en netwerken te vormen. Bijvoorbeeld, de partners hopen dat in de toekomst een zwerm van deze splinters zaken als verstoppingen of storingen in ondergrondse leidingen kan detecteren.

De stofjes als fysieke agenten verkennen de onbekende omgeving om informatie te verzamelen. Deze informatie wordt gebruikt om een ​​virtueel model van de betreffende omgeving te bouwen. Een nieuwsbericht op het journalistieke platform Innovatie Oorsprong legt het proces uit:"De gecombineerde gegevens worden vervolgens ingevoerd in een tweede, gecentraliseerd en minder beperkt mainframesysteem dat geavanceerde kunstmatige-intelligentiebenaderingen toepast op virtuele agenten in een virtuele wereld. De lessen en 'wijsheid' ervan kunnen vervolgens worden gebruikt om de reflexen en instincten van de sensoren te herprogrammeren, waardoor hun nauwkeurigheid of relevantie op een evolutionaire manier wordt verbeterd."

Deze geëvolueerde instincten worden vertaald in hardware en de sensoren gaan opnieuw door het systeem om de waarnemingen en modellen voor het mainframe te verbeteren. Het proces wordt verschillende keren herhaald om de onbekende omgeving die wordt onderzocht beter te kunnen analyseren. Een opiniestuk op de website van de Europese Commissie verwijst naar het concept "co-evolutie" waarbij "de sensorzwermen en het model van de ontoegankelijke plaats gelijktijdig worden geoptimaliseerd door evolutionaire processen die uiteindelijk resulteren in sterk geoptimaliseerde sensorzwermen en zeer nauwkeurige modellen."

Nu in zijn laatste jaar, het Phoenix-project (Exploring the Unknown through Reincarnation and Co-evolution) werd in 2015 gelanceerd om onbereikbare omgevingen te verkennen met fysieke middelen die zeer beperkt zijn in omvang en middelen, en dat kan functioneren zonder directe controle over software en hardware.