Ученые создали роботов, способных принимать любую форму: они текут как жидкость и твердеют как сталь

Исследователи разработали роботизированный материал, который трансформируется подобно живому организму. Вдохновленные эмбрионами, дискообразные роботы используют магниты, двигатели и свет для перехода между жесткими и жидкими состояниями. Это самовосстанавливающаяся, меняющая форму система, которая может изменить то, как люди взаимодействуют с материалами и строят.

«Мы нашли способ, с помощью которого роботы могут вести себя более подобно материалу», — сказал ведущий автор исследования Мэтью Девлин. Состоящие из отдельных автономных роботов в форме дисков, похожих на маленькие хоккейные шайбы, они запрограммированы на сборку в различные формы с разной прочностью материала.

Одной из самых больших проблем, с которой столкнулась команда, было создание роботизированного материала, который мог бы быть одновременно жестким и прочным, а также способным перетекать в новые конфигурации.

«Роботизированные материалы должны иметь возможность принимать форму и удерживать ее, но также иметь возможность выборочно перетекать в новую форму», — объяснил Хоукс. В прошлом роботы, тесно связанные друг с другом, не могли легко перестроиться. Теперь ситуация изменилась.

Вдохновение исследователи черпали из того, как эмбрионы формируются в природе, опираясь на работу Отгера Кампаса, бывшего профессора Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, а ныне директора PoL в Дрезденском технологическом университете.

«Живые эмбриональные ткани — это самые умные материалы, — сказал Кампас. — Они обладают способностью самостоятельно формироваться, самовосстанавливаться и даже контролировать свою материальную прочность в пространстве и времени». Ранее в его лаборатории было обнаружено, что эмбрионы могут временно размягчаться, почти как расплавленное стекло, для придания им окончательной формы.

«Чтобы придать форму эмбриону, клетки в тканях могут переключаться между жидким и твердым состояниями; это явление в физике известно как переходы жесткости», — добавил он.

В ходе развития эмбриона клетки обладают замечательной способностью организовываться друг вокруг друга, превращая организм из сгустка недифференцированных клеток в набор дискретных форм, таких как руки и ноги, и различной консистенции, таких как кости и мозг.

Исследователи сосредоточились на включении трех биологических процессов, лежащих в основе этих переходов жесткости:

• активных сил, которые развивающиеся клетки применяют друг к другу, что позволяет им двигаться;
• биохимической сигнализации, которая позволяет этим клеткам координировать свои движения в пространстве и времени;
• их способности прилипать друг к другу, что в конечном итоге придает жесткость окончательной форме организма.

В мире роботов эквивалент клеточной адгезии (сцепление поверхностей разнородных твёрдых и/или жидких тел прим. ред) достигается с помощью магнитов, которые встроены в периметр роботизированных блоков. Они позволяют роботам держаться друг за друга, а всей группе вести себя как жесткий материал.

Дополнительные силы между клетками кодируются в тангенциальные силы между роботизированными блоками, обеспечиваемые восемью моторизованными шестернями вдоль круглой внешней поверхности каждого робота.

Модулируя эти силы между роботами, исследовательская группа смогла включить реконфигурации в полностью заблокированных и жестких коллективах, что позволило им изменять форму. Введение динамических межблочных сил преодолело проблему превращения жестких роботизированных коллективов в податливые роботизированные материалы, отражающие живые эмбриональные ткани.

Биохимическая сигнализация, тем временем, сродни глобальной системе координат. «Каждая клетка знает свою голову и хвост, поэтому она знает, в какую сторону сжимать и применять силы», — объяснил Хоукс. Таким образом, коллектив клеток умудряется изменять форму ткани, например, когда они выстраиваются рядом друг с другом и удлиняют тело.

В роботах это выполняется с помощью световых датчиков наверху каждого из них с поляризованными фильтрами. Когда свет попадает на эти датчики, поляризация света сообщает им, в каком направлении вращать свои шестеренки и, таким образом, как менять форму.

«Вы можете просто сказать им всем сразу под постоянным световым полем, в каком направлении вы хотите, чтобы они двигались, и они все могут выстроиться в линию и сделать все, что им нужно», — добавил Девлин.

Учитывая все это, исследователи смогли настроить и контролировать группу роботов, чтобы они действовали как умный материал: секции группы включали динамические силы между роботами и разжижали коллектив, в то время как в других секциях роботы просто держались друг за друга, создавая жесткий материал. Модулирование этих поведений в группе роботов с течением времени позволило исследователям создать роботизированные материалы, которые выдерживают большие нагрузки, но также могут изменять форму, манипулировать объектами и даже самовосстанавливаться.

В настоящее время группа роботов для проверки концепции состоит из небольшого набора относительно больших единиц (20). Однако моделирование, проведенное бывшим научным сотрудником Сангву Кимом в лаборатории Кампаса, показывает, что система может быть масштабирована до большего количества миниатюрных единиц.

Это может позволить разработать роботизированные материалы, состоящие из тысяч единиц, которые могут принимать бесчисленные формы и настраивать свои физические характеристики по желанию, изменяя концепцию объектов.

Помимо приложений за пределами робототехники, таких как изучение активной материи в физике или коллективного поведения в биологии, сочетание этих роботизированных ансамблей со стратегиями машинного обучения для управления ими может открыть замечательные возможности в области роботизированных материалов, воплотив в реальность научно-фантастическую мечту.

Ранее ученые Института AIRI, ФИЦ ИУ РАН и МФТИ представили свою разработку — MAPF-GPT, новый подход, который решает задачу многоагентного планирования эффективнее существующих обучаемых методов. Работа представлена исследователями в ходе ежегодной конференции по искусственному интеллекту AAAI 2025.