Ученые создали прототип роботов-трансформеров

Они могут переходить из жидкого в твердое состояние.
1 марта 2025, суббота 19:10
RoadToKnowledge для раздела Блоги

Ученые создали крошечных роботов, способных объединяться в динамические коллективы, формируя новые структуры и инструменты. Исследователи вдохновились природными процессами и выделили ключевые свойства, необходимые для достижения запрограммированных целей в рамках коллективной робототехники.

Группа специалистов из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре разработала систему программируемых микророботов, обладающих свойствами "материала": они могут вести себя как жидкость или, наоборот, сцепляться в твердые структуры. Эта технология открывает путь к формированию нового направления в робототехнике.

Перед учеными стояла задача создать предельно простые автономные модули, которые, действуя совместно, напоминали бы колонию муравьев. В недавно опубликованной в Science работе описаны микророботы, способные переходить из "разжиженного" состояния в более плотную структуру в зависимости от заданного режима вращения.

Идея кажется заимствованной из научной фантастики – отсылка к жидкому терминатору Т-1000 из Terminator 2: Judgement Day напрашивается сама собой. Однако исследователи утверждают, что воплотили этот концепт в реальность, вдохновившись эмбриональным морфогенезом – биологическим процессом, в ходе которого клетки изменяют форму, превращаясь в различные ткани организма.

Как поясняет профессор UCSB Отгер Кампас в интервью SciTechDaily, живые эмбриональные ткани представляют собой нечто вроде идеального "умного материала". Они способны самоформироваться, самовосстанавливаться и даже регулировать собственную прочность. Более того, в нужный момент они временно смягчаются, чередуя твердое и текучее состояние, чтобы достичь окончательной формы организма.

Следующий этап разработки – дальнейшая миниатюризация роботов и увеличение числа элементов в коллективе. При поддержке алгоритмов машинного обучения тысячи таких микромодулей теоретически смогут формировать любые заданные структуры с высокой точностью.