Jak wykorzystać potencjał zbiorowych zachowań minirobotów do tworzenia wzorów zaczerpniętych z natury

Uczeni udowodnili, że roje małych robotów można zaprogramować w taki sposób, by zachowywały się jak komórki, czyli zespołowo tworzyły różne struktury, opierając się na komunikacji między sąsiadami.

Wyobraźmy sobie przyszłość, w której setki lub tysiące maleńkich robotów badają miejsce dotknięte klęską żywiołową, a nanoroboty są wprowadzane do organizmu pacjenta, żeby przeprowadzić zabieg chirurgiczny. Może to brzmieć jak science fiction, ale pewnego dnia taka technologia może być dostępna dzięki badaniom dotyczącym stosowania biologicznych zasad samoorganizacji w robotyce ławicy.

Naukowcy wspierani w ramach finansowanego przez UE projektu SWARM-ORGAN wykazali że w roju złożonym z setek minirobotów można wykorzystać mechanizmy genetyczne i komórkowe rządzące biologicznym procesem morfogenezy podczas wczesnego rozwoju. Wyniki ich prac opublikowano niedawno w artykule na łamach czasopisma „Science Robotics”

w którym wyjaśniono badaną koncepcję w następujący sposób: „Podczas rozwoju embrionalnego dzięki morfogenezie miliony komórek mogą się samoorganizować w skomplikowane struktury o szerokim zakresie funkcjonalnych kształtów. Proces ten zachodzi w wyniku lokalnych interakcji między komórkami, kontrolowanych przez obwody genowe – są one identyczne w każdej komórce, odporne na wewnętrzne zakłócenia, a ponadto dostosowują się do zmiennych środowisk”. Jak zauważono w tym samym artykule, wykorzystanie tych cech oferuje „znaczące możliwości dla zastosowań w robotyce ławicy, począwszy od budowy, a skończywszy na eksploracji”.

W konkluzji czytamy: „Badania dowodzą, że roje 300 robotów mogą samodzielnie formować organiczne i elastyczne kształty, które są odporne na uszkodzenia. Jest to krok w kierunku możliwości tworzenia funkcjonalnych kształtów w rojach robotów zgodnie z zasadami samoorganizującego projektowania morfogenetycznego”.

Ludzka technologia inspirowana naturą

W komunikacie prasowym zamieszczonym na portalu EurekAlert! zacytowano dr. Jamesa Sharpe''a dyrektora oddziału Europejskiego Laboratorium Biologii Molekularnej w Barcelonie który powiedział: „Udowodniliśmy że występująca w przyrodzie koncepcja samoorganizacji może być stosowana w ludzkiej technologii np. w robotach”.

W tym samym komunikacie wyjaśniono cały proces: „Podobnie jak w świecie przyrody, roboty gromadzą morfogeny: wirtualne cząsteczki, które zawierają informacje dotyczące tworzenia wzorów. Kolory sygnalizują stężenie morfogenów w poszczególnych robotach: kolor zielony oznacza bardzo wysokie wartości stężenia morfogenów, kolor niebieski i fioletowy wskazują niższe wartości, a brak koloru oznacza brak morfogenów w robocie”.

Roboty przekazują te informacje swoim sąsiadom wykorzystując podczerwień do wymiany wiadomości . „To upodabnia roboty do komórek biologicznych które także mogą się bezpośrednio komunikować tylko z tymi komórkami znajdującymi się w pobliżu. (…) Rój formuje różne kształty poprzez przemieszczanie robotów z obszarów o małym stężeniu morfogenów na obszary o wysokim stężeniu nazwane »cętkami Turinga« co w rezultacie prowadzi do tworzenia się wypukłości rozwijających się poza krawędzie roju”. Można to zobaczyć na filmie wideo pokazującym jak przebiega ten proces. Ponadto zespół projektu wykazał że roboty posiadają zdolność do samoregeneracji i mogą się dostosowywać do powstałych uszkodzeń.

Prace prowadzone w ramach projektu SWARM-ORGAN (A theoretical framework for swarms of GRN-controlled agents which display adaptive tissue-like organisation) ukończono w 2016 roku. Jak czytamy na stronie internetowej projektu jego celem była „dogłębna analiza konkretnej metody polegającej na wykorzystaniu sieci regulatorowych genów (ang. gene regulatory networks GRN) jako potencjalnie bardzo skutecznej metody kontrolowania tych systemów”. Badania były prowadzone przez multidyscyplinarny zespół uczonych wywodzących się z wielu różnych dziedzin w tym biologii rozwojowej i biologii systemów informatyki robotyki morfogenetycznej i fizyki.

Więcej informacji:
strona projektu SWARM-ORGAN

data ostatniej modyfikacji: 2019-02-22 17:15:01
Komentarze
Polityka Prywatności