Hệ thống giả định mỗi phần tử có khả năng cảm biến màu, giao tiếp cục bộ và đổi màu hiển thị. Quy trình gồm 4 pha:

(1) Cảm biến môi trường: mỗi phần tử đo màu và độ sáng khu vực của mình.

(2) Nhận dạng mẫu cục bộ: tính toán thông tin biên theo hướng ngang/dọc bằng bộ lọc Laplacian-of-Gaussian (LoG) biến thể; xác định xác suất thuộc ba loại mẫu chính: sọc ngang, sọc dọc, mottle (loang).

(3) Đồng thuận toàn cục: dùng thuật toán đồng thuận trung bình có trọng số Metropolis để toàn mạng đạt thống nhất về loại mẫu và màu chủ đạo, với giao tiếp giới hạn ở lân cận.

(4) Hình thành mẫu: áp dụng mô hình activator–inhibitor cục bộ của Young để tạo mẫu ổn định, trong đó vùng kích hoạt và ức chế được thiết kế tương ứng từng loại mẫu. Hai trạng thái ‘On’/'Off' ánh xạ sang hai màu chủ đạo đã chọn.

Triển khai trên robot mini Droplet (64 đơn vị) bố trí dạng lưới; giao tiếp hồng ngoại định hướng; đồng bộ thời gian bằng thuật toán “đom đóm”; nền tảng vừa đo màu vừa phát LED RGB. Trình bày chi tiết cách lượng hóa và truyền thông tin màu, mẫu cục bộ, cập nhật đồng thuận qua nhiều vòng lặp, và sinh mẫu cuối với phân bố màu tương ứng.

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hệ thống nhận dạng được mẫu nền từ môi trường chiếu và tái tạo mẫu tương ứng, ngay cả khi có nhiễu đo đạc hoặc mất gói cục bộ; đồng thuận đạt sau ~5–10 vòng lặp, và mô hình tạo mẫu hội tụ trong ~5 bước. Thảo luận ảnh hưởng của thông số (vùng hoạt hóa/ức chế, hệ số f+, f-), độ bền vững với lỗi cảm biến/giao tiếp, khả năng mở rộng và liên hệ tới cơ chế sinh học thật. Hướng mở rộng gồm: nhận dạng đa tần số/đa hướng, tích hợp đồng thuận màu, tăng mật độ phần tử, giảm giới hạn phần cứng.