Selbstorganisierende Synchronisation: Stochastische Kopplung

Ein faszinierendes Beispiel für Selbstorganisation in der Natur sind Schwärme gleichzeitig blinkender Glühwürmchen. Die Synchronität entsteht dabei als emergentes Phänomen: sie ist das Ergebnis einfacher Regeln und lokaler Interaktionen zwischen den Glühwürmchen. Seit Jahren schon ist man daran interessiert, vorhandene mathematische Modelle für Glüh- würmchensynchronisation auf drahtlose Kommunikationsnetze zu übertragen, in denen Zeitsynchronisierung für diverse Funktionen benötigt wird. Eine direkte Übertragung ist je- doch aufgrund der Unterschiede zwischen biologischer und technischer Kommunikation nicht möglich. Daher wurden viele Modifikationen und Ergänzungen vorgenommen, bis man schließlich Algorithmen entwickelt hatte, die in drahtlosen Netzen funktionieren. Im Rahmen dieser Forschung fand man heraus, dass sich unzuverlässige oder bewusst ge- störte Kommunikation zwischen den Entitäten positiv auf die Synchronisationsgenauigkeit und die Wahrscheinlichkeit, dass sich Synchronität überhaupt einstellt, auswirken kann. Die- ses Prinzip der stochastischen Kopplung erlaubt neue, bisher weitgehend unerforschte An- sätze im Entwurf von selbstorganisierenden Synchronisationsalgorithmen, welche wir im vorliegenden Projekt untersuchen werden. Unser Ziel ist es, ein tiefgreifendes konzeptuelles Verständnis zu erlangen und dieses für Synchronisationsaufgaben in realen Netzen einzusetzen. Das Projekt wird sowohl Beiträge zur Theorie der Synchronisierung als auch zur konkreten algorithmischen Umsetzung leisten. Zunächst wollen wir herausfinden, welcher Performanzgewinn sich mit dem Einsatz stochas- tischer Kopplungen erzielen lässt. Danach entwickeln und testen wir verschiedene verteilte adaptive Algorithmen, in denen jede Entität ihre Kopplungswahrscheinlichkeit mit anderen Entitäten kontinuierlich optimiert. Auf einer programmierbaren Hardwareplattform werden diese Algorithmen getestet und schließlich die in der Praxis erreichbaren Synchronisations- genauigkeiten gemessen. Ein mögliches Anwendungsgebiet der Projektergebnisse sind Syn- chronisationsaufgaben in großen Sensor- und Roboternetzen in intelligenten Fabriken.

In der Natur findet man viele Beispiele für das Phänomen der Selbstorganisation: die Synchronisation von Glühwürmchen und Neuronen im Gehirn oder die koordinierte Bewegung von Vogel- und Fischschwärmen. Faszinierend an diesen Systemen ist ihr emergentes Verhalten: einfache Regeln für jede einzelne Einheit und ihre lokalen Interaktionen führen zu einem koordinierten Verhalten des Gesamtsystems. Zahlreiche mathematische Modelle veranschaulichen, wie die Einheiten selbstorganisierender Systeme interagieren, das heißt wie sie ihre Zustände untereinander austauschen und diese anpassen. Interessant dabei ist, dass unzuverlässige oder bewusst erzeugte zufällige Interaktionen sich vorteilhaft auf Konvergenz und Präzision auswirken können. Dieses Prinzip der "stochastischen Kopplung" gewährt einen Freiheitsgrad für die Entwicklung von Algorithmen, die auf technische Systeme wie Roboterschwärme zugeschnitten sind. Dieses Projekt trug zum besseren Verständnis der stochastischen Kopplung und ihres potenziellen Nutzens bei. Es zeigte, dass stochastische Kopplung und allgemeinere Methoden der Randomisierung selbstorganisierte Prozesse in vielerlei Hinsicht erheblich verbessern oder überhaupt erst ermöglichen. Mit dem Schwerpunkt auf Synchronisation (d.h. Koordination in der Zeit) wurden die folgenden Forschungsfragen bearbeitet: Wie können wir drahtlose Netzwerke synchronisieren, wenn Interferenzen den Synchronisationsprozess stören? Wir haben gezeigt, wie Randomisierung in diesem Zusammenhang den Interferenzen entgegenwirken kann. Beispielsweise beschleunigt zufälliges Umschalten zwischen zwei oder mehr Sendeleistungen die Synchronisation ohne den durchschnittlichen Energieverbrauch zu erhöhen. Was sind die Ursachen für Nicht-Synchronisierung, und wie können diese vermieden werden? Wir haben Gründe für die Nicht-Synchronisierung von Netzwerken ermittelt, Bedingungen für das Auftreten von Deadlocks abgeleitet und gezeigt, dass sich die Synchronisierungswahrscheinlichkeit erhöht, wenn jede Einheit einen lokalen anstatt einen globalen Kopplungsparameter verwendet. Neben der Untersuchung der Synchronisation haben wir die Fusion von Synchronisation und Schwarmverhalten zu einem kohärenten Modell erforscht, bei dem die Synchronisation das Schwarmverhalten beeinflusst und vice versa. Solche Systeme, die als "Swarmalators" (O'Keeffe et al.) bezeichnet werden, führen zu visuell ansprechenden Raum-Zeit-Mustern. Einer unserer Beiträge bestand darin, das Swarmalator-Modell ressourceneffizienter zu gestalten, indem wir stochastische Kopplungen nutzen, um die Interaktionen zu randomisieren und so den Overhead zu reduzieren. Zudem haben wir gezeigt, wie sich die Theorien der Synchronisation und Swarmalation auf technische Systeme übertragen lassen, konkret auf mobile Roboter mit Wi-Fi-Konnektivität, wozu nicht triviale Anpassungen erforderlich waren. Wir haben die selbstorganisierte Synchronisation und Swarmalation für drahtlose Systeme angepasst und erweitert, sie im Robot Operating System 2 implementiert und ihre Funktionsfähigkeit in Roboter- und Drohnensystemen unter Beweis gestellt. Damit haben wir erstmalig den Nachweis erbracht, dass Swarmalation in einem technischen System funktioniert (siehe Video: https://www.youtube.com/watch?v=atLhROLzsFo). Unsere Erweiterungen berücksichtigten reale Beschränkungen (nachrichtenbasierte Kommunikation, begrenzte Funkreichweite und physische Kollisionen) sowie Störungen (nicht identische Taktraten, Verzögerungen und Lokalisierungsfehler).