חוקרים מהמכון הטכנולוגי של ג'ורג'יה בחנו כיצד צוותים של מאלף וכלב מתמודדים עם עדרים לא צפויים בתחרויות כלבי רועים, ומצאו עקרונות שחורגים הרבה מעבר לרעיית צאן
כלבי רועים, שגודלו כדי לשלוט בקבוצות גדולות של כבשים בשדות פתוחים, מפגינים את כישוריהם בתחרויות כבר משנות ה־70 של המאה ה־19. בתחרויות האלה מאלף מכוון כלב מאומן באמצעות שריקות, כדי להוביל קבוצה קטנה של כבשים לאורך השדה ולעיתים גם לפצל את העדר לשתי קבוצות נפרדות. אבל הכבשים לא תמיד משתפות פעולה.
חוקרים מהמכון הטכנולוגי של ג'ורג'יה בחנו כיצד צוותים של מאלף וכלב מתמודדים עם עדרים לא צפויים בתחרויות כלבי רועים, ומצאו עקרונות שחורגים הרבה מעבר לרעיית צאן.
במחקר שפורסם ב־Science Advances ואף נבחר לכתבת השער, יישמו החוקרים את התובנות הללו בסימולציות מחשב, והראו שאסטרטגיות דומות עשויות לשפר את השליטה בנחילי רובוטים, בכלי רכב אוטונומיים, בסוכני בינה מלאכותית ובמערכות מקושרות אחרות, שבהן מכונות רבות צריכות לתאם את פעולותיהן למרות תנאים לא ודאיים.
דינמיקה של תנועה קבוצתית
"ציפורים, חרקים, דגים, כבשים ואורגניזמים רבים אחרים נעים בקבוצות משום שזה מועיל לפרטים, בין השאר כהגנה מפני טורפים", אמר סעד בהמלה, פרופסור חבר בבית הספר להנדסה כימית וביו־מולקולרית בג'ורג'יה טק. " הבעיה היא שה'קבוצה' איננה אורגניזם יחיד. היא בנויה מהרבה פרטים, שכל אחד מהם מקבל החלטות מקומיות ולא מושלמות."
כאשר טורף מאיים על עדר כבשים, פרטים שנמצאים בקצה נעים לעיתים קרובות אל המרכז כדי לצמצם את הסיכון האישי שלהם, הסביר בהמלה. "זהו דפוס של 'עדר אנוכי'. רועים מנצלים את האינסטינקט הזה באמצעות כלבים מאומנים."
לאחר בחינה של שעות רבות של סרטוני תחרויות, מצאו החוקרים ששליטה בקבוצות קטנות של כבשים עשויה להיות קשה יותר מניהול קבוצות גדולות. קבוצה גדולה יותר, שבה יותר כבשים מוגנות במרכז, עשויה להתנהג באופן קוהרנטי יותר מקבוצה קטנה, משום שבקבוצה הקטנה בעלי החיים נעים כל הזמן בין שני דחפים: "ללכת אחרי הקבוצה" ו"לברוח מן הטורף."
"המעבר הזה בין מצבים הופך את הקבוצה לבלתי צפויה", אמר טוהין צ'קרבורטי, חוקר פוסט־דוקטורט לשעבר במעבדת בהמלה, שהיה ממובילי המחקר.
במבט מדוקדק על האופן שבו כלבים ומאלפיהם מכוונים קבוצות קטנות, מצאו החוקרים שהתנהגות בלתי צפויה של העדר אינה תמיד מקשה על השליטה בו. "בתנאים הנכונים, ההתנהגות ה'רועשת' הזאת דווקא עשויה להועיל", אמר בהמלה.
כך נראית רעייה מוצלחת
מאלפי כלבי רועים מסווגים כבשים לפי עוצמת התגובה שלהן ללחץ המאיים שמפעיל הכלב. כבשים רגישות במיוחד עלולות להיכנס לפאניקה אם מופעל עליהן לחץ רב מדי, בעוד שאחרות עלולות להתעלם מלחץ מתון ולדרוש מהכלב מיקום תקיף יותר.
החוקרים הבחינו ששליטה מוצלחת פעלה לעיתים קרובות בשני שלבים. תחילה הכלב השפיע בעדינות על כיוון העמידה של הכבשים, בזמן שהן עדיין היו כמעט ללא תנועה. לאחר שהעדר התיישר לכיוון הרצוי, הכלב הגביר את הלחץ כדי לעורר תנועה. התזמון של הפעולות האלה היה קריטי, משום שההתיישרות בתוך קבוצה קטנה עלולה להיעלם במהירות כאשר הפרטים חוזרים לעבור בין האינסטינקטים השונים.
"בסימולציות שלנו, הגברת הלחץ גורמת לעדר להגיע מהר יותר לכיוון הרצוי, אבל משך הזמן שבו העדר נשאר מיושר נקבע בעיקר על-ידי הרעש", אמר צ'קרבורטי. "במילים אחרות, כלבים יכולים לכוון את הכיוון, אבל הם לא יכולים להחזיק את התנועה בכיוון הרצוי לנצח, ולכן התזמון חשוב."
ממודל של כבשים לנחילי רובוטים
כדי להבין את המשמעויות הרחבות יותר של ההתנהגות הזאת, פיתח הצוות מודלים ממוחשבים שתיארו כיצד כבשים מגיבות גם לכלב וגם זו לזו. המודלים אפשרו לחוקרים לבחון אסטרטגיות שונות להכוונת קבוצות שחבריהן מקבלים החלטות עצמאיות בתנאי אי־ודאות.
לאחר מכן יישמו החוקרים את הרעיונות הללו בסימולציות של נחילי רובוטים. מהנדסים מתכננים מערכות כאלה כך שכל רובוט משקלל בדרך כלל אותות מכל הרובוטים הקרובים אליו לפני שהוא מחליט כיצד לנוע. הגישה הזאת פועלת היטב כשהאותות ברורים, אך עלולה לקרוס כשהמידע רועש או סותר, הסביר בהמלה.
כדי להמחיש מדוע אסטרטגיית המעבר בין מקורות השפעה יכולה לעבוד בתנאי רעש, השתמשו החוקרים באנלוגיה של חדר מלא עשן שבו רק אדם אחד מסוגל לראות את היציאה, אבל איש אינו יודע מי הוא. אם כולם שואלים את כולם ומחשבים ממוצע של הניחושים, האות הנכון היחיד עלול להיטשטש בתוך רעש רב.
"זהו החלק הנוגד את האינטואיציה. כאשר רק לאדם אחד יש המידע הנכון, חישוב ממוצע עלול למחוק את האות. אבל אם אתה עוקב אחרי אדם אחד בכל פעם, וממשיך להחליף את מי שזה, המידע הנכון יכול להתפשט בקהל", אמר בהמלה.
בהשראת הרעיון הזה בחנו החוקרים אסטרטגיה שנשענה על דפוס המעבר שראו אצל הכבשים. בסימולציות, כל רובוט הקדיש את תשומת הלב שלו בכל רגע למקור אחד בלבד — או אות מכוון או רובוט שכן — והחליף את מקור ההשפעה הזה מצעד לצעד.
בתנאים רועשים, אסטרטגיית ההחלפה הזאת דרשה פחות מאמץ כדי לשמור על תנועת הקבוצה לאורך מסלול רצוי, בהשוואה לאסטרטגיות המבוססות על מיצוע או על יחסי מנהיג־עוקב קבועים.
החוקרים קראו לגישה שלהם אלגוריתם הנחיל המתלבט (Indecisive Swarm Algorithm). השם הזה משקף תובנה מפתיעה: מתן אפשרות להשפעה לעבור בין פרטים לאורך זמן יכול דווקא להקל על הכוונת קבוצות כאשר התנאים אינם ודאיים.
"הממצאים שלנו מצביעים על כך שאותן דינמיקות שהופכות קבוצות קטנות של בעלי חיים לבלתי צפויות, עשויות גם להציע דרכים חדשות לשלוט במערכות הנדסיות מורכבות", אמר בהמלה.
פרטי הפרסום:
Tuhin Chakrabortty et al., Controlling noisy herds: Temporal network restructuring improves control of indecisive collectives, Science Advances (2026).
DOI: 10.1126/sciadv.adx6791
עוד בנושא באתר הידען:
