基於場域組合的群體程式設計框架：MacroSwarm

Основные понятия

MacroSwarm 是一個基於場域計算的全新框架，旨在以可重複使用和完全可組合的功能區塊來設計和編寫群體行為程式，從而實現複雜的群體行為。

Аннотация

論文資訊
Aguzzi, G., Casadei, R., & Viroli, M. (2024). MacroSwarm: A Field-based Compositional Framework for Swarm Programming. Logical Methods in Computer Science. Retrieved from [論文連結]
研究目標
本研究旨在提出一個名為 MacroSwarm 的新框架，以解決群體行為工程中缺乏組合性和正式驗證方法的問題。
方法
MacroSwarm 建立在聚合計算的宏程式設計範例之上，將每個群體行為區塊表示為一個純函數，將感測場域映射到驅動目標場域（例如，包括運動向量）。該框架基於場域計算，並利用 Scala 中的 ScaFi 框架實現。
主要發現

MacroSwarm 提供了一組涵蓋關鍵群體行為模式的區塊，例如群集、模式形成、共識和領導者-追隨者行為。
這些區塊可以組合使用，以創建更複雜的群體行為。
MacroSwarm 中基於場域的計算具有自穩定性，這確保了群體行為的彈性和容錯性。
主要結論
MacroSwarm 為群體程式設計提供了一個正式且實用的框架，允許以模組化和可組合的方式設計和實現複雜的群體行為。
意義
這項研究通過提供一個基於正式方法的實用框架，為群體行為工程做出了貢獻，該框架促進了複雜群體應用程式的設計、分析和實現。
局限性和未來研究

未來的研究可以探索將 MacroSwarm 應用於更廣泛的群體機器人應用程式，例如異質群體或動態環境。
此外，可以研究形式驗證技術，以嚴格證明 MacroSwarm 程式滿足預期行為規範。

Статистика

Ключевые выводы из

MacroSwarm: A Field-based Compositional Framework for Swarm Programming

by Gianluca Agu... в arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.10969.pdf

Дополнительные вопросы

MacroSwarm 如何應用於解決現實世界中的群體機器人問題，例如搜索和救援任務或精準農業？

MacroSwarm 作為一個基於場的組合式群體程式設計框架，能夠有效解決現實世界中的群體機器人問題，例如搜索和救援任務或精準農業。其應用方式主要體現在以下幾個方面：
搜索和救援任務：

快速搜索廣域範圍： MacroSwarm 的群集行為模組，例如 flocking（群集） 和 pattern formation（隊形構建），可以讓機器人群體快速、有效地搜索廣域範圍，例如災區或偏遠地區。機器人可以利用 brownian（布朗運動） 或 explore（探索） 等移動模組，配合 obstacle avoidance（避障） 功能，在複雜地形中穿梭，並透過彼此的感測器資訊共享，快速定位目標。
協作運輸傷患： 透過 leader-based（領導者導向） 模組，可以指定一個機器人作為領導者，引導其他機器人協作運輸傷患。例如，可以使用 formShape（隊形構建） 模組讓機器人群體形成一個擔架，安全地運送傷患。
適應動態環境： 搜索和救援環境通常是動態且不可預測的。MacroSwarm 的 self-stabilisation（自穩定性） 特性確保機器人群體即使在環境變化或部分機器人故障的情況下，也能夠重新調整隊形，繼續執行任務。
精準農業：

高效監測農作物生長狀況： 利用 pattern formation（隊形構建） 模組，可以讓搭載感測器的機器人群體按照預設路線和間距，對大面積農田進行高效監測，收集農作物生長狀況的數據，例如土壤濕度、溫度、光照等。
精準噴灑農藥和肥料： 基於收集到的數據，可以利用 consensus（共識） 模組讓機器人群體協商最佳的農藥和肥料噴灑方案，並透過 leader-based（領導者導向） 模組，讓機器人群體協作完成精準噴灑任務，減少農藥和肥料的使用量，降低環境污染。
自動化採摘和收穫： 透過 team formation（團隊組建） 模組，可以將機器人群體分成不同的團隊，分別負責不同的區域或任務，例如採摘成熟的水果或蔬菜，並將其運送到指定地點。
總之，MacroSwarm 的模組化設計、組合性、自穩定性等特性，使其成為解決現實世界中群體機器人問題的強大工具。隨著技術的進步，MacroSwarm 將在更多領域發揮重要作用。

MacroSwarm 的自穩定性在面對惡意行為者或網路攻擊時是否足夠？

MacroSwarm 的自穩定性主要基於其 field-based computation（基於場的計算） 和 resilient operators（彈性運算符），這些特性使其能夠在面對環境變化、訊息丟失或部分節點故障時保持穩定運行。然而，面對惡意行為者或網路攻擊，僅憑藉自穩定性並不足以完全保障系統安全。
MacroSwarm 自穩定性面對的挑戰：

拜占庭故障： MacroSwarm 的自穩定性假設節點故障是随机发生的，而惡意行為者可以發送虛假訊息或執行任意行為，導致系統偏離預期狀態，這是自穩定性難以處理的 拜占庭故障。
網路攻擊： 惡意行為者可以發起各種網路攻擊，例如 阻斷服務攻擊（DoS） 或 訊息篡改，干擾機器人之間的通訊，影響自穩定性所需的訊息傳遞和狀態同步。
感測器欺騙： 攻擊者可以透過干擾或欺騙機器人的感測器，例如 GPS 或距離感測器，導致機器人獲取錯誤的環境資訊，進而影響其決策和行為，破壞自穩定性。
提升 MacroSwarm 安全性的措施：

身份驗證和授權： 引入身份驗證和授權機制，確保只有經過授權的機器人才能加入群體並參與決策，防止惡意機器人混入。
訊息加密和完整性校驗： 對機器人之間的通訊進行加密和完整性校驗，防止訊息被竊聽或篡改，確保訊息來源可靠性和數據完整性。
異常行為檢測： 開發異常行為檢測機制，例如基於機器學習的模型，識別群體中出現的異常行為，例如偏離預定路線、發送異常訊息等，及時隔離或排除可疑機器人。
冗餘設計： 採用冗餘設計，例如增加備用通訊通道或感測器，即使部分機器人或通訊鏈路受到攻擊，系統也能夠繼續運作。
總之，MacroSwarm 的自穩定性提供了一定的容錯能力，但面對惡意行為者或網路攻擊，需要採取額外的安全措施來增強系統的魯棒性和安全性。

如果將 MacroSwarm 的概念應用於其他分散式系統，例如物聯網或邊緣計算，會產生什麼影響？

MacroSwarm 的核心概念，例如 field-based coordination（基於場的協調）、compositionality（組合性） 和 self-stabilisation（自穩定性），如果應用於其他分散式系統，例如物聯網或邊緣計算，將會帶來以下影響：
物聯網 (IoT)：

簡化大規模物聯網設備管理： MacroSwarm 的 field-based coordination 可以將大量的物聯網設備視為一個整體進行管理，透過 spatial computing（空間計算） 的方式，根據設備的位置和狀態進行分組和協調，簡化大規模物聯網系統的部署和管理。
提升物聯網應用靈活性和可擴展性： MacroSwarm 的 compositionality 允許開發者將不同的功能模組組合起來，構建複雜的物聯網應用，例如智慧家居、智慧城市等。同時，其 self-stabilisation 特性可以提高物聯網應用的可靠性和容錯能力。
促進新型物聯網應用場景出現： 例如，在智慧交通領域，可以利用 MacroSwarm 的概念協調大量的自動駕駛汽車，實現更高效、安全的交通流量管理。
邊緣計算 (Edge Computing)：

優化邊緣資源分配和任務調度： MacroSwarm 的 field-based coordination 可以根據邊緣設備的位置、資源可用性和任務需求，動態地分配資源和調度任務，提高邊緣計算資源利用率和系統性能。
增強邊緣計算系統彈性和可靠性： MacroSwarm 的 self-stabilisation 特性可以使邊緣計算系統在面對設備故障、網路波動等情況下，自動調整運行狀態，保持系統穩定運行，提高系統的彈性和可靠性。
推動邊緣智慧發展： MacroSwarm 的概念可以促進邊緣設備之間的協作和資訊共享，為邊緣智慧的發展提供新的思路和方法，例如，可以利用 MacroSwarm 的概念構建分散式的機器學習模型，在邊緣設備上進行協同訓練和推理。
總之，MacroSwarm 的概念應用於物聯網和邊緣計算等分散式系統，將會帶來更簡便的管理方式、更高的靈活性和可擴展性、更強的彈性和可靠性，以及更豐富的應用場景。這將推動這些領域的快速發展，並為人們的生活帶來更多便利。