La physique du troupeau/Contrôle de la matière active

The physics of herding/The Control of active matter

• Auteur / Autrice : Janne Santana
• Direction : Fernando Peruani, Andreas Deutsch
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique - ED EM2PSI
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
• Etablissement(s) : CY Cergy Paris Université en cotutelle avec Université technologique de Dresde
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Économie, Management, Mathématiques , Physique et Sciences Informatiques (EM2PSI)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LPTM - Laboratoire de physique théorique et modélisation

Mots clés

Mots clés libres

Matière active

Théorie de la réponse

Comportement animal

Active matter

Response theory

Animal behaviour

Résumé

Le domaine hautement interdisciplinaire de la matière active - c'est-à-dire l'étude d'ensembles d'agents en interaction qui consomment de l'énergie pour se déplacer (et/ou pour exercer des contraintes), des bactéries aux volées d'oiseaux et des particules colloïdales actives aux robots en essaim - s'est concentré sur une série de questions fondamentales telles que l'émergence de l'ordre et des flux dans de tels systèmes (thermodynamiquement) hors équilibre, la classification des classes d'universalité hors équilibre, les propriétés de transport et la séparation de phases hors équilibre (Marchetti et al. 2013). Le contrôle de la matière active, en revanche, reste, malgré sa pertinence technologique, peu exploré. Guider un troupeau de moutons vers un abri spécifique, conduire des robots en essaim vers une cible, ou collecter des colloïdes passifs avec l'utilisation de colloïdes actifs sont tous des problèmes très pertinents et d'actualité - directement liés à cette proposition - qui nécessitent une compréhension de la façon de contrôler une collection d'agents actifs. L'objectif est d'apprendre à contrôler un (grand) groupe d'agents actifs naïfs en utilisant un petit groupe d'agents actifs bergers : imaginez un chien de berger guidant un troupeau de moutons. L'objectif spécifique est d'apprendre à déplacer le groupe de manière fiable de la position A à la position B. En outre, le cadre théorique développé sera utilisé pour analyser les données existantes sur les moutons (obtenues en collaboration avec le groupe de R. Bon), où un groupe de moutons naïfs a été perturbé par un mouton entraîné qui a été contrôlé à distance à l'aide d'un collier vibrant (voir Toulet et al. 2015 et Gomez-Nava et al. 2022). Une première étape fondamentale vers le développement d'un tel cadre théorique est la modélisation de la réponse du groupe à une perturbation locale telle que l''attaque' d'un prédateur ou d'un chien de berger. En outre, nous visons à étudier comment l'information se propage dans un tel scénario et à comprendre le couplage entre le mouvement des agents et la propagation de l'information. Au-delà des systèmes biologiques, les résultats obtenus aideront à comprendre comment manipuler des colloïdes passifs avec l'utilisation de colloïdes actifs et seront d'intérêt dans le domaine de la robotique en essaim. Comprendre comment contrôler un groupe d'agents actifs avec des agents bergers actifs est un problème d'une grande pertinence pratique. Cela peut aider à élucider comment les prédateurs chassent les groupes d'animaux grégaires et comment les chiens de berger contrôlent un troupeau de moutons (et donc comment un robot chien de berger peut le faire). Elle peut également aider à comprendre comment manipuler des systèmes colloïdaux passifs avec des colloïdes actifs, ce qui est un problème d'intérêt pour l'industrie pharmacologique. Enfin, l'utilisation d'agents bergers pour contrôler un grand groupe d'agents peut aider à concevoir des algorithmes pour les drones : un grand groupe de drones bon marché pourrait être guidé par un nombre réduit de drones plus sophistiqués dont les capacités de navigation dépassent celles des drones bon marché.

The highly interdisciplinary field of Active Matter – i.e. the study of ensembles of interacting agents that consume energy to move (and/or to exert stresses), from bacteria to bird flocks and from active colloidal particles to swarm robots – has focused on a series of fundamental questions such as the emergence of order and flows in such (thermodynamically) non-equilibrium systems, classification of non-equilibrium universality classes, transport properties, and out-of-equilibrium phase separation (Marchetti et al. 2013). The control of Active Matter, on the other hand, remains, despite its technological relevance, poorly explored. Guiding a sheep herd to a specific shelter, leading swarm robots to a target, or collecting passive colloids with the use of active colloids are all highly relevant problems of timely interest – directly related to this proposal -- that require an understanding of how to control a collection of active agents. The objective is to learn how to control a (large) group of naïve active agents making use of a small group of shepherd active agents: think of a sheepdog guiding a sheep herd. The specific goal is to learn how to reliably move the group from position A to position B. Moreover, the developed theoretical framework will be used to analyze available existing sheep data (obtained in collaboration with R. Bon's group), where a group of naïve sheep was perturbed by a trained sheep that was controlled remotely using a vibrating collar (see Toulet et al. 2015 and Gomez-Nava et al. 2022). A fundamental first step towards the development of such a theoretical framework is the modeling of the group response to a local perturbation such as the “attack” of a predator or a sheepdog. Furthermore, we aim to study how information propagates in such scenario and to understand the coupling between agent motion and information propagation. Beyond biological systems, the obtained results will help to understand how to manipulate passive colloids with the use of active ones and will be of interest in the field of swarm robotics. Understanding how to control a group of active agents with active shepherd agents is a problem of great practical relevance. It can help to elucidate how predators hunt gregarious animal groups and how sheepdogs control a sheep herd (and thus, how a sheepdog robot can do it). It can also help to understand how to manipulate passive colloidal systems with active colloids which is a problem of interest in the pharmacological industry. Finally, the use of shepherd agents to control a large group of agents can help design algorithms for drones: a large group of cheap drones could be guided by a reduced number of more sophisticated drones with navigation capacities that exceed that of cheap drones.