Von den Ameisen lernen

Ameisen sind schlau. Bereits nach kurzer Zeit finden sie den schnellsten Weg zur nächsten Futterquelle, nachdem anfangs noch viele Mitglieder der Kolonie Umwege gelaufen sind: Eine Ameisenstraße ist entstanden.

„Ameisen orientieren sich an ihren Nachbarn“, erläutert Prof. Christian Müller-Schloer vom Fachgebiet System- und Rechnerarchitektur (SRA) des Instituts für Systems Engineering. Mit Duftstoffen markieren die Tiere die kürzeste Strecke, die immer mehr Ameisen nutzen, bis schließlich die langen Strecken ganz aussterben.

Ähnlich schlaue Systeme entwickeln Fische, die sich in Superschwärmen organisieren, um Feinde abzuschrecken, oder Vogelschwärme, die in keilförmigen Formationen den Windschatten ihrer Nachbarn ausnutzen, um energiesparend große Strecken zurückzulegen.

Die Anwendung dieser Konzepte der kollektiven Intelligenz auf den Bereich der Computerwissenschaften ermöglicht die Entwicklung neuer und effizienter Optimierungsstrategien. Prof. Müller-Schloer und sein Team übertragen Eigenschaften natürlicher Systeme – zusammen mit Partnern der Universität Karlsruhe – jetzt auf technische Systeme wie zum Beispiel Ampelanlagen für den Straßenverkehr oder intelligente Kamerasysteme. Konkret arbeiten die Informatikerinnen und Informatiker an selbstorganisierenden, lernenden und kooperierenden Lichtsignalanlagen-Steuerungen. Anhand von Sensoren wird das Verkehrsaufkommen gemessen, um so ein situationsangepasstes Verhalten zu erreichen. Zusätzlich lernt die Steuerung neue Verkehrssituationen. Wenn viele solcher „lernfähiger Ampeln“ kooperieren, können sie sich dynamisch zu einer Grünen Welle zusammenfinden – ähnlich wie die Ameisen auf Futtersuche.

„Bisher werden Grüne Wellen vom Menschen entwickelt und statisch eingerichtet“, erläutert Prof. Müller-Schloer. In Sondersituationen wie etwa nach dem Ende eines Fußballspiels kann aber plötzlich ein Parametersatz gebraucht werden, der noch nicht existiert. Ein Genetischer Algorithmus zusammen mit einem Simulator in der Ampel sucht nun einen optimierten Parametersatz für die neue Situation.

In einem theoretischer orientierten Projekt untersucht ein Forscherteam des SRA die Möglichkeiten, technische Systeme in Gruppen zu organisieren, sodass sie größere Aufgaben kooperativ lösen. In Computersimulationen wird dabei zum Beispiel die Interaktion von Jägern, Treibern und Beute nachgestellt. Ziel ist auch hier die Übertragung der Mechanismen auf technische Systeme wie die Steuereinheiten in einem Auto.

Die Projekte sind Teil des neuen Forschungsgebiets Organic Computing. Die Initiative wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Schwerpunktprogramm Organic Computing seit 2005 für insgesamt sechs Jahre gefördert. Prof. Müller-Schloer ist einer der Initiatoren und Leiter des Schwerpunktprogramms, an dem derzeit bundesweit 20 Projekte beteiligt sind.

Hinweis an die Redaktion:
Für weitere Informationen steht Ihnen Prof. Christian Müller-Schloer vom Institut für Systems Engineering unter Telefon +49 511 762 19730 oder per E-Mail unter cms@sra.uni-hannover.de gern zur Verfügung.