Новые метаматериалы учатся менять форму, адаптироваться и двигаться без центрального «мозга», имитируя живые системы.
Исследователи из Амстердамского университета разработали новый класс метаматериалов, способных изменять форму, адаптировать свое поведение и даже двигаться без центрального контроллера.
В отличие от обычных материалов, которые реагируют на внешние воздействия фиксированным образом, эти инженерные системы ведут себя скорее как живая материя.
Они могут корректировать свои ответы на основе предыдущих взаимодействий, что позволяет им выполнять задачи, которые обычно требуют участия запрограммированных роботов.
Материалы представляют собой цепочки одинаковых моторизованных шарниров, соединенных эластичной конструкцией. Каждый шарнир содержит микроконтроллер, который отслеживает собственное движение, сохраняет предыдущие состояния и взаимодействует с соседними элементами.
Такая распределенная система позволяет материалу координировать свое поведение локально, а не полагаться на единую систему управления. Со временем конструкция учится реагировать на входные воздействия, корректируя движение и взаимодействие каждого шарнира.
Материалы учатся и адаптируются
Метаматериалы обучаются посредством многократных взаимодействий. Исследователи сгибают определенные шарниры, используя их в качестве входных данных, и направляют другие шарниры в желаемую конфигурацию. С каждым циклом обучения система обновляет величину силы, прикладываемой каждым шарниром.
В конечном итоге материал учится воспроизводить обученную форму самостоятельно всякий раз, когда получает тот же входной сигнал. Он также может забывать старые конфигурации и изучать новые, или хранить несколько форм и переключаться между ними.
«Самым захватывающим наблюдением нашего исследования стало то, что обучение дает нашим метаматериалам возможность эволюционировать — как только система начинает учиться, возможности того, к чему она в итоге приведет, кажутся практически безграничными», — сказал Яо Ду.
Способность к эволюции поведения без централизованного управления знаменует собой переход от программируемых материалов к системам, способным адаптироваться в режиме реального времени.
Система также демонстрирует, как интеллект может возникать из простых компонентов, работающих вместе, а не полагаться на сложную централизованную обработку.
Распределяя процесс принятия решений по самому материалу, исследователи показывают, как машины будущего могут стать более устойчивыми, гибкими и способными работать в непредсказуемых условиях.
Безмозглые системы обретают интеллект.
Эти материалы способны выполнять такие задачи, как захват предметов или перемещение по поверхностям, подобно простым живым организмам. Более ранние версии подобных систем могли двигаться, но не обладали способностью к обучению или адаптации.
Каждый шарнир создает крутящий момент на основе локальной информации, изменяя жесткость и предпочтительное положение. Это позволяет всей цепи динамически перестраиваться в ответ на условия окружающей среды.
Исследователи говорят, что следующим шагом станет отказ от статичных форм и обеспечение возможности поведения, зависящего от времени, например, переключения между моделями движения, такими как ползание или перекатывание.
«В дальнейших исследованиях мы стремимся к обучению поведению, зависящему от времени, а не к изменению его формы на статичный уровень», — добавил Ду.
Они также планируют изучить, как система ведет себя в условиях неопределенности, когда обучение происходит в шумных условиях, а реакции становятся вероятностными, а не фиксированными.
Данная работа отражает растущий интерес к материалам, сочетающим физическую структуру с адаптивным интеллектом, что потенциально открывает новые пути в робототехнике, гибких машинах и системах, реагирующих на внешние воздействия.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Physics.
Sourse: interestingengineering.com
