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隨著科技的進步，機器人很大程度上輔助了人類的生活，尤其在清理漏油或組裝機械這樣危險或重複的任務中，增加機器人的數量的確可以提高效率，但當數量超過一個臨界值後，空間也會開始變得擁擠，此時機器人的路線就會被互相干擾，陷入愈幫愈忙的窘境。而這也讓科學家開始思考：該如何在有限空間內部署機器人，同時不讓效率下降呢？

來自美國哈佛大學（Harvard University）應用數學、演化生物學與物理學教授馬哈德萬（L. Mahadevan）研究團隊嘗試回答這個問題。他們發現只需要在機器人的移動方式中加入「適度的隨機性」，就可以減少壅塞並提升表現。

研究利用電腦模擬，讓機器人從任意位置出發，並隨機分配一個目標，當機器人到達該目標時，就立即獲得下一個新目標。在移動過程中，機器人的路徑帶有一個可調整程度的雜訊（noise），在高雜訊的情況下，機器人路徑雖然混亂又容易繞路，卻更容易避開彼此。而研究的最終目標就是要找到雜訊剛剛好的最佳落點，讓機器人不因直線移動而造成擁堵，也不會因繞路而使效率下降。

馬哈德萬團隊表示，這項研究的成果很可能不限於機器人的系統，也能被用在城市交通、工廠流程或公共衛生的人流管理等方面，展現了未來利用數學工具來預測並最佳化大型群體移動的可能性。看來即使是機器人，也需要保持彈性。

Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences. (2026, April 15). This simple change stops robot swarms from getting stuck. ScienceDaily. www.sciencedaily.com/releases/2026/04/260414075639.htm