• Un proiect condus de Cyborg Dynamics Engineering și Griffith University a testat echipe de vehicule robotizate autonome capabile să colaboreze pentru stingerea incendiilor
• Demonstrația a combinat simulări digitale și un test hibrid cu un UGV real (unmanned ground vehicle)
• Sistemul, bazat pe inteligență artificială și multi-agent reinforcement learning (MARL), a atins o rată de succes de 99,67% într-un scenariu cu două incendii simulate
• Roboții pot să se auto-organizeze și să își împartă sarcinile, reducând presiunea asupra operatorilor umani
• Cercetarea a fost publicată în Engineering Applications of Artificial Intelligence (2026) și deschide drumul către intervenții mai sigure în medii cu risc ridicat

În Australia, vehiculele terestre fără pilot (UGV-uri) sunt deja folosite în anumite mine pentru stingerea incendiilor, însă controlul lor este realizat de operatori umani – practic, ca o mașină RC avansată.

Noul proiect dezvoltat de Cyborg Dynamics Engineering împreună cu Griffith University propune un salt important: trecerea de la control manual la autonomie colaborativă. În loc ca un om să dirijeze fiecare mișcare, mai mulți roboți pot învăța să navigheze, să identifice focare și să decidă între ei cine intervine și unde.

Potrivit comunicatului Griffith University din 16 februarie 2026, scopul este reducerea expunerii pompierilor la situații extrem de periculoase — temperaturi ridicate, prăbușiri, explozibilitate sau vizibilitate redusă.

Cum „învață” roboții să stingă focul

Tehnologia folosită se bazează pe multi-agent reinforcement learning (MARL), o ramură a inteligenței artificiale în care mai mulți agenți software învață simultan prin încercare și eroare.

Echipa a creat un „curriculum” de antrenare în trei etape:

1. Navigație simplă cu un singur robot.
2. Navigație cu mai mulți roboți printre obstacole.
3. Scenariu complet de intervenție: mai multe focare, obstacole fizice și cooperare între roboți.

Rezultatele, publicate în martie 2026 în Engineering Applications of Artificial Intelligence (DOI: 10.1016/j.engappai.2026.113780), arată o rată de succes de 95,83% pentru navigație multi-agent și 99,67% pentru scenariul de stingere a două incendii simulate.

Pe scurt: sistemul funcționează foarte bine în condiții controlate.

Ce s-a testat, concret

Demonstrația a fost „hibridă”: un robot real s-a deplasat într-un spațiu fizic cu obstacole, în timp ce ceilalți membri ai echipei au fost simulați digital.

UGV-ul a reușit să evite obstacolele, să comunice cu „colegii” săi virtuali și să participe la localizarea și stingerea focarelor simulate.

Dr. Zhe Hou, Project Lead la Griffith University, a declarat că demonstrația arată potențialul operațional al sistemului pentru cazuri reale precum navigație autonomă și intervenții la incendii.

De ce contează: mai puțin risc, mai multă coordonare

Într-un incendiu real, timpul și coordonarea sunt esențiale. Dacă apar mai multe focare simultan, echipele umane trebuie să decidă rapid cum se împart.

Un sistem autonom de tip „swarm” (roi de roboți) poate face acest lucru aproape instantaneu, pe baza datelor colectate din senzori: temperatură, fum, distanță, obstacole.

Ryan Marple, General Manager la Cyborg Dynamics Engineering, subliniază că limitarea actuală este conștientizarea situațională a operatorului uman, care vede totul printr-un ecran. Un sistem autonom poate procesa simultan volume mari de date și reacționa mai rapid.

În teorie, asta înseamnă:

• intervenții mai rapide,
• risc redus pentru pompieri,
• protejarea mai eficientă a infrastructurii critice.

Entuziasm cu prudență: ce rămâne de demonstrat

Important: incendiile din test au fost simulate.

Trecerea de la simulare la medii reale este una dintre cele mai mari provocări în robotică — proces numit „sim-to-real transfer”. În lumea reală apar variabile greu de replicat digital: fum dens, suprafețe instabile, interferențe de semnal, variații de temperatură extremă.

Cercetătorii spun că următorii pași includ:

• optimizarea rețelelor neuronale,
• validări mai dure în condiții apropiate de realitate,
• extinderea tehnologiei către drone sau vehicule subacvatice autonome.

Citește și

• O balenă Bitcoin adormită timp de 7 ani revine brusc și mută peste 2.000 BTC. Ce spune piața
• Roboți cu empatie, dar fără „drame”: cercetătorii vor AI care știe când să tacă
• Changan Nevo A06 marchează debutul primei mașini electrice cu baterie cu sodiu-ion