Инженеры разработали группу роботов, которые могут изменять форму подобно живой ткани

Глобальная команда ученых разработала инновационную систему автономных роботов, способных взаимодействовать и функционировать как единый «умный» материал с возможностью изменения формы и прочности. Каждый из этих роботов представляет собой компактный дискообразный модуль, напоминающий хоккейную шайбу, и способен налаживать взаимодействие с другими подобными устройствами.

Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре черпали вдохновение из процессов эмбрионального развития у живых существ. На этапе формирования эмбриона клетки могут организовываться по-разному, создавая ткани и органы – от мягкого мозга до твердых костей. Важным аспектом этого явления является способность клеток к переходу между твердым и жидким состояниями.

Для воссоздания этого природного механизма инженеры снабдили роботов магнитами, размещёнными по периметру корпуса, что позволяет им сцепляться друг с другом. Каждое устройство оборудовано восемью моторизированными шестернями, обеспечивающими подвижность относительно соседних модулей. Световые сенсоры с поляризационными фильтрами на верхней части роботов координируют действия всей группы аналогично тому, как биохимические сигналы координируют поведение клеток в организме.

Благодаря этим технологическим инновациям роботы способны формировать прочные конструкции, выдерживающие значительные нагрузки, а затем избирательно «размягчаться» в определённых областях для изменения формы. Эта система также показывает способность к самовосстановлению и манипуляции с объектами.

На текущем этапе экспериментальная группа состоит из 20 довольно крупных модулей, но компьютерное моделирование предсказывает возможность увеличения системы до тысяч миниатюрных единиц. Это открывает путь к созданию программируемых материалов, которые могут принимать разнообразные формы и изменять свои свойства.

Эти исследования имеют потенциал применения не только в сфере робототехники, но и в изучении активной материи в физике, а также коллективного поведения в биологии. В сочетании с технологиями машинного обучения, эта разработка способна значительно расширить горизонты создания адаптивных материалов.

Источник: iXBT