这是一个长期存在的概念，事实上已经证明，机器人是将人类从枯燥、肮脏和危险的工作中解放出来的完美工具——行业中的“3D”——飞行机器人(无人机)处于领先地位。
随着低成本无人机在全球范围内的普及，它们肩负着各种任务，包括遥感、态势感知、物资运送和 中继。令人兴奋的东西，甚至是军事性质的东西，促使一次部署的不是一架无人机，而是成群结队的无人机来完成任务。
但随着它们的重要性和数量飙升，它们的蜂群机制在很大程度上仍处于休眠状态。虽然现在可以同步飞行大量无人机，但这些蜂群是由动画师团队预先编程的，并通过数小时的计算机模拟进行了改进。
但是，如果无人机本身能够对障碍物、车辆、捕食者和昆虫群做出动态反应呢?很久以前，鸟类成群飞翔，鱼群游动，就掌握了这个概念。
电气和计算机工程副教授 Aaron Becker 说：“这些运动不是预先编程的，而是基于个别鸟类或鱼类的局部决定，”他正在努力改进算法以应用这些相同的理论来设计无人机的协调控制蜂群以改善其舰队式服务交付。他的工作得到了东北大学科斯塔斯研究所承诺的 170 万美元赠款的支持。
Becker 的团队包括电气和计算机工程教授 Did Jackson;电子与计算机工程助理研究教授 Julien Leclerc;和数学副教授 Daniel Onofrei。
“目前大多数关于蜂群的研究都遵循相同的模式，要么依赖于离线计算，要么使用简单的基于规则的逻辑，例如‘跟随领导者时不要撞到你的邻居’。” 计算机擅长快速计算和实施策略，但人类可以擅长战略决策。我们希望将这些结合起来，”贝克尔说。
“我们希望我们的蜂群表现最佳，同时对环境变化做出流畅的反应。我们的目标是利用无人机的计算在本地做出明智的决策，将该信息传递给操作员的计算机以进行清晰的可视化，并让人类操作员做出高层决策。”
将研究两个初始应用场景。第一种情况是对森林火灾进行空中感知，其中无人机群必须跟踪火灾并将 中继给消防员。第二种情况是商业设施和校园的空中安全覆盖。无人机必须护送进出校园的车辆，但每架无人机的电池寿命有限，电池耗尽后必须充电。
这不是贝克尔的第一个机器人牛仔竞技表演。凭借多年研究和开发机器人的经验，贝克尔现在正在利用他的专业知识来增强无人机群。过去，他曾致力于控制大群机器人和探索系统，在这些系统中，只需少量指令即可引导大群机器人完成任务。
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