Выращивание биоформ с сотнями крошечных роботов

Сотни маленьких роботов могут работать в команде над созданием биологических фигур без базового генерального плана, основанного исключительно на местном общении и движении. Это то, что исследователи из Барселоны, работающие с Бристольской робототехнической лабораторией, обнаружили, когда они внедрили биологические принципы самоорганизации для робототехники.

«Мы показываем, что естественные концепции самоорганизации можно применять к человеческим технологиям, таким как роботы», - говорит лидер Барселонской группы EMBL Джеймс Шарп, соавтор результатов, опубликованных в Science Robotics.

Биология и робототехника

«Это удивительно, потому что технологии очень хрупкие по сравнению с надежностью, которую мы видим в биологии. Если один из компонентов автомобильного двигателя выходит из строя, это обычно приводит к неработающей машине. Напротив, когда один элемент в биологической системе выходит из строя, например, если клетка неожиданно умирает, это не ставит под угрозу всю систему и обычно заменяется другой клеткой позже.

Если бы мы могли достичь той же самоорганизации и самовосстановления в технологии, мы могли бы позволить ей стать гораздо более полезной, чем сейчас». Шарп руководил проектом, инициированным в Центре геномного регулирования (CRG), вместе с Сабиной Хауэрт из лаборатории робототехники Бристольского университета. Единственной информацией, которую команда установила в роботах размером с монету, были основные правила взаимодействия с соседями.

Они специально запрограммировали роботов в рое, чтобы они действовали аналогично клеткам в ткани. Эти «генетические» правила имитируют систему, ответственную за паттерны Тьюринга, которые мы видим в природе, такие как расположение пальцев на руке или пятна на леопарде. Таким образом, проект объединяет два увлечения Алана Тьюринга: информатика и формирование шаблонов в биологии.

Принцип работы новой технологии роботов

Роботы используют инфракрасный обмен сообщениями для связи с соседями в радиусе 10 сантиметров. Это делает роботов похожими на биологические клетки, поскольку они тоже могут напрямую общаться только с физически близкими к ним клетками.

Рой формирует различные формы, перемещая роботов из областей с низкой концентрацией морфогена в области с высокой концентрацией морфогена - так называемые «пятна Тьюринга» - что приводит к росту выступов, выходящих из роя. «Прекрасно наблюдать, как рой превращается в формы, он выглядит вполне органично», - говорит доктор Хауэрт. «Что удивительно, так это то, что нет генерального плана, эти формы возникают в результате простого взаимодействия между роботами. Это отличается от предыдущей работы, где формы часто были предопределены ».

Работа с большими роями

Невозможно изучить поведение роя с помощью пары роботов. Вот почему команда использовала не менее 300 в большинстве экспериментов, используя специальную настройку, которая позволяет легко запускать и останавливать эксперименты и перепрограммировать всех роботов одновременно, используя свет. Было проведено более 20 экспериментов с большими роями, причем каждый эксперимент занимал около 3,5 часов.

Кроме того, как и в биологии, часто все идет не так. Роботы застряли или ушли от роя в неправильном направлении. «Такого рода вещи не случаются в симуляциях, а только в тех случаях, когда вы проводите эксперименты в реальной жизни», - говорит Ивица Славков, в соавторстве с Дэниелом Каррильо-Сапата, также из Бристольской робототехнической лаборатории. Все эти детали сделали проект сложным.

Первая часть проекта была сделана в компьютерном моделировании, и команде потребовалось около трех лет, чтобы настоящий рой роботов обрел первую форму. Но ограничения роботов также вынудили команду разработать умные, надежные механизмы для организации паттернов роя. Вдохновившись формированием формы в биологии, команда смогла показать, что формы их роботов могут адаптироваться к повреждениям и самовосстановлению. Крупномасштабное формирование формы роя гораздо надежнее, чем у каждого из маленьких роботов, а целое больше, чем сумма частей.

Потенциал для реальных приложений

В то время как вдохновение было взято от природы, чтобы вырастить формы роя, цель в конечном счете состоит в том, чтобы сделать большие скопления роботов для реальных применений. Представьте, что сотни или тысячи крошечных роботов растут в форме, чтобы исследовать среду бедствия после землетрясения или пожара или ваяться в динамическую трехмерную структуру, такую как временный мост, который может автоматически регулировать его размер и форму, чтобы соответствовать любому зданию или местности.

«Поскольку мы черпали вдохновение в формировании биологической формы, которая, как известно, самоорганизуется и устойчива к сбоям, такой рой может продолжать работать даже при повреждении некоторых роботов», - говорит Даниэль Каррильо-Сапата. «Однако нам еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем мы увидим такие рои за пределами лаборатории».