从某种意义上说，蚁群是在算法上运行的--单个蚂蚁不会专门思考一项任务，但它们遵循一套本能的规则，指导它们完成复杂的工程壮举，如挖掘隧道网络或建造桥梁。它们利用触角和信息素轨迹相互交流。
哈佛大学的研究小组首先进行了一项实验，将一小群蚂蚁放在一个特别设计的栏里，这是一个由柔软的沙墙包围的圆形陷阱，以观察它们如何合作逃生。起初，这些蚂蚁都是随意地四处游荡，但很快一些蚂蚁就开始在分散的地方挖掘墙壁。随着时间的推移，研究小组发现，这些蚂蚁放弃了单独的挖掘，而是聚集在一起，更有效地在一条隧道上工作，直到它们最终成功突围。
根据他们的观察，研究人员对正在发生的事情建立了数学模型。当蚂蚁们相互碰撞时，它们会通过它们的触角进行交流。随着时间的推移，它们会开始偏爱那些它们更经常互动的区域，从而形成一个反馈回路，使它们越来越多地聚集在这些地方。这带动它们集中精力在一个地方挖掘，直到它们突破，而不是每只蚂蚁都挖自己的隧道。
有了这个模型，该团队随后着手建造遵循类似规则的机器人。他们的机器人蚂蚁，他们称之为RAnts，没有发出化学信息素，但留下了光场，或"光激素"，机器人经过的次数越多，光场就越亮。
RAnts被编程为遵循三个简单的规则：它们必须遵循光场的梯度，在光场密度高的地方避开其他机器人，在密度高的地方捡起障碍物并将它们移到密度低的地方。
果然，这些规则允许RAnts以与蚂蚁实验大致相同的方式进行合作。当把它们放在自己的畜栏里，周围有几圈小障碍物时，这些机器人很快就发现最好的逃跑计划是一起合作，集中在一个地方。
这种技术对于设计能够通过合作完成复杂任务的简单机器人群来说可能是至关重要的，而且还有很多其他受蚂蚁启发的机器人的例子在那里。该团队表示，这有可能被扩展到几十个或几百个机器人，用于一系列的使用案例，还有一个额外的好处是，即使有几个机器人坏掉了，整个团队仍然可以完成工作。
"我们展示了合作完成任务是如何从简单的规则中产生的，类似的这种行为规则可以
应用于解决其他复杂的问题，如建筑、搜救和防御，"该研究的共同主要作者S Ganga Prasath说。
这项研究发表在《eLife》杂志上。
