哈佛大學研究團隊開發出一群名為「RAnts」的機械螞蟻，能夠模仿社會昆蟲的自組織行為，在無藍圖或中央指揮下建造及拆解結構。這些機器人由約翰·A·保爾森工程與應用科學學院（SEAS）的研究人員設計，屬於簡單的分散式系統，能夠自發組織以完成複雜任務，並輕易轉換為拆除模式。與昆蟲使用化學費洛蒙不同，RAnts 採用光場（photormones）作為通訊方式。 「我們的新研究顯示，簡單的局部規則如何引領自組織的複雜任務完成，從而具備強韌性和適應性，」SEAS 及 FAS 應用數學、有機體與進化生物學及物
理學 Lola England de Valpine 教授 L. Mahadevan 表示。「我們亦引入『exbodied intelligence』（外體智能）概念，即集體認知不僅來自個別代理，而是源於其與不斷演變環境的持續互動。」
光費洛蒙與自組織機制
螞蟻證明無需龐大腦部即可成為優秀建造者，只需優秀團隊即可。無需藍圖或監督，這些微小生物能構築自然界最複雜棲息地。近年 AI 發展著重更快晶片及更大數位腦部，但 Mahadevan 團隊轉向外體智能模式。在此模式下，智能並非僅存於機器人硬體內，而是從機器人與周圍環境的互動中湧現。 研究展示分散式代理透過最小物理規則及環境線索回應，即可達成複雜目標。野外螞蟻以費洛蒙化學痕跡通訊，標示行走或挖掘路徑。
哈佛團隊借鏡此概念，使用光費洛蒙模擬。透過生物學「stigmergy」（環境間接通訊）原理，個體回應他人對環境的改變，RAnts 透過光場感測及修改周圍，形成持續回饋迴圈，作為自然費洛蒙的數位替代。 這些機器人僅遵循少數基本規則，如追蹤信號、運輸積木及在特定閾值放置。系統之美在於簡易性，透過調整光追蹤強度及拾取/放置積木設定，即可瞬間切換角色，從建造隊伍轉為拆除隊。
這為自主機器人提供新模式，證明大型任務可透過簡單自組織互動管理。集體智能不僅在機器人腦中，而是源於代理與演變環境的持續互動。研究結果刊載於 PRX Life 期刊。
