英国布里斯托大学和英格兰西部大学联合团队使用人工进化技术改进机器人集群控制策略，提升机器人群组自主协同工作能力。研究人员使用人工进化技术推演出群体协作策略，并将最佳策略赋予机器人群组，使多个机器人能够高效合作。现阶段的研究依赖于外部基础设施和实验室环境，研究人员希望通过持续的研究使机器人集群能够在野外连续独立工作，在基础设施维护、物流和农业等领域展开应用。

通过使用嵌入在群内的高处理能力的定制群机器人，布里斯托尔团队能够发现哪些规则会产生所需的群体行为。这可能导致机器人群能够在野外连续和独立地适应，以满足手头的环境和任务。通过使演化的控制器对人类可理解，还可以查询、解释和改进控制器。

工程师利用最新的高性能移动计算技术，构建了一大堆受自然界灵感启发的机器人，“Teraflop Swarm”能够完全在群内运行计算密集型自动设计过程，使其免受离线资源的限制。该群仅在15分钟内达到高水平的性能，比之前体现的要快得多进化方法，不依赖外部基础设施。工程数学和布里斯托机器人实验室（BRL）机器人高级讲师Hauert博士说：“这是向机器人群体迈出的第一步，可以在野外自动发现合适的群体策略。”

通过释放大量外部基础设施，并通过展示可以分析，理解和解释生成的控制器，研究人员将转向实际应用中的群控制器的自动设计。