Инженеры создали «коллектив» роботов, способный менять форму подобно живой ткани

22.02.2025 18:57:00 | iXBT.com

Международная группа исследователей разработала систему из автономных роботов, которые могут объединяться и действовать как единый «умный» материал с изменяемой формой и прочностью. Каждый робот представляет собой небольшой дискообразный модуль, напоминающий хоккейную шайбу, способный взаимодействовать с другими такими же устройствами.

Учёные из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре вдохновились исследованиями эмбрионального развития живых организмов. В процессе формирования эмбриона клетки способны перестраиваться, образуя различные ткани и органы – от мягкого мозга до твёрдых костей. Ключевым моментом этого процесса является способность клеток переходить между твёрдым и жидким состояниями.

Источник: нейросеть DALL-E

Для имитации этого природного механизма инженеры оснастили роботов магнитами по периметру корпуса, что позволяет им сцепляться друг с другом. Восемь моторизованных шестерён на каждом устройстве обеспечивают возможность перемещения относительно соседних модулей. Световые датчики с поляризационными фильтрами на верхней части роботов служат для координации действий всей группы – подобно тому, как биохимические сигналы координируют поведение клеток в организме.

Благодаря этим техническим решениям роботы могут образовывать жёсткие конструкции, способные выдерживать значительные нагрузки, а затем избирательно «размягчаться» в определённых участках для изменения формы. Система также демонстрирует способность к самовосстановлению и манипулированию объектами.

На данный момент экспериментальная группа состоит из 20 относительно крупных модулей, однако компьютерное моделирование показывает возможность масштабирования системы до тысяч миниатюрных единиц. Это открывает перспективы создания программируемых материалов, способных принимать различные формы и настраивать характеристики.

Исследование может найти применение не только в робототехнике, но и в изучении активной материи в физике и коллективного поведения в биологии. При объединении с технологиями машинного обучения эта разработка способна существенно расширить возможности создания адаптивных материалов.

Подробнее