智能粒子群:自发的机器人舞蹈突出了活性物质的一种新秩序

Smarticle群

像花一样的点集合代表了smarticle群可以采取的所有可能的形状。根据咔嗒声理论,最常见的形状也是最有序且咔嗒声最低的形状(蓝色)。资料来源:Thomas A. Berrueta

预测粒子、机器人或动物的集合何时以及如何变得有序仍然是科学和工程领域的一大挑战。

在19世纪,科学家和工程师们发展了统计力学的学科,它预测了简单粒子群如何在有序和无序之间转变,就像一组随机碰撞的原子冻结形成统一的晶格一样。

更有挑战性的是,当粒子变得更复杂时,可以实现集体行为,这样它们就可以在自己的力量下移动。这种类型的系统——在鸟群、细菌群落和机器人群体中观察到的——被称为“活性物质”。

正如《华尔街日报》2021年1月1日报道的那样科学在美国,一个由物理学家和工程师组成的团队提出了一种新的原理,根据该原理,活性物质系统可以自发地有序运行,而不需要更高层次的指令,甚至不需要在agents之间进行编程交互。他们已经在各种系统中证明了这一原理,包括被称为“smarticles”(智能活动粒子)的周期性变形机器人组。

群Smarticles

当一群粒子在一个有限的空间中相互作用时,它们形成了惊人的对称舞蹈,其舞蹈设计自发地从低咔嗒声的物理中产生。资料来源:Thomas A. Berrueta

博士后研究人员开发的理论,帕维尔Chvykov在麻省理工学院的教授杰里米·英格兰的学生,现在是一个研究员在乔治亚理工学院、物理学院指出,某些类型的活性物足够混乱的动态将会自发地发现研究人员所说的“低震动”状态。

“咔嗒咔嗒是指物质吸收能量流入,并将其转变为随机运动,”英格兰说。“当移动变得更暴力或更随机时,震动就会变得更大。相反地,低咔嗒声要么是非常轻微的,要么是高度组织性的——或者两者都有。所以,这个想法是,如果你的物质和能量源允许低震动状态的可能性,系统将随机重新排列,直到它找到那个状态,然后被困在那里。如果你通过一种特定模式的力提供能量,这意味着选择的状态将发现一种方式,使物质的运动精确匹配该模式。”

为了发展他们的理论,England和Chvykov从瑞士物理学家Charles Soret在19世纪末发现的一种叫做热泳的现象中获得了灵感。在Soret的实验中,他发现,将一种最初均匀的盐溶液放在试管中,在不同的温度下,会自发地导致较冷区域盐浓度的增加——这与溶液顺序的增加相对应。

Chvykov和England开发了许多数学模型来证明低震动原理,但直到他们与乔治亚理工学院邓恩家族物理学教授丹尼尔·戈德曼(Daniel Goldman)取得联系,他们才能够验证他们的预测。

对称Smarticle群

当一群粒子在一个有限的空间中相互作用时,它们形成了惊人的对称舞蹈,其舞蹈设计自发地从低咔嗒声的物理中产生。资料来源:Thomas A. Berrueta

戈德曼说:“几年前,我看到英格兰举办了一个研讨会,我就想,我们的一些smarticle机器人可能会被证明有价值来验证这一理论。博士生威廉·萨瓦伊(William Savoie)和阿卡什·瓦尔德汉(Akash Vardhan)与参观了戈德曼实验室的切维科夫合作,用三个包裹在一个环里的拍打粒子来比较实验和理论。学生们观察到,机器人会自发地自组织成几支舞蹈,而不是展示复杂的动态和完全探索容器。例如,一支舞蹈由三个机器人依次拍打彼此的手臂组成。这些舞蹈可以持续数百个皮瓣,但突然失去稳定性,并被另一种舞蹈模式所取代。

在首次证明这些简单的舞蹈确实是低震动状态后,Chvykov和工程师一起研究西北大学他和博士生托马斯·伯鲁埃塔(Thomas Berrueta)开发出了更精细、更可控的关节。改进后的关节让研究人员能够测试该理论的局限性,包括舞蹈的类型和数量如何因不同的手臂摆动模式而变化,以及如何控制这些舞蹈。“通过控制低震荡状态的序列,我们能够使系统达到能够做有用工作的配置,”Berrueta说。西北大学的研究人员说,这些发现可能对微型机器人群、活性物质和超材料有广泛的实际意义。

就像英格兰指出的那样:“对于机器人群体来说,它是关于获得许多适应性和智能的群体行为,你可以设计成在单个群体中实现,即使单个机器人相对便宜和计算简单。对于活细胞和新材料,这可能是关于理解原子或蛋白质的‘群’能给你带来什么,就像新的材料或计算特性一样。”

参考:帕维尔·切维科夫,托马斯·A·伯鲁塔,阿卡什·瓦德汉,威廉·萨瓦伊,亚历山大·萨姆兰,托德·d·莫菲,库尔特·维森菲尔德,丹尼尔·i·戈德曼和杰里米·l·英格兰,2021年1月1日科学
DOI: 10.1126 / science.abc6182

这项研究的乔治亚理工学院团队包括杰里米·l·英格兰,他是一位在物理学院研究生命系统的物理学家;邓恩家族教授丹尼尔·戈德曼;库尔特·维森菲尔德教授,以及研究生阿卡什·瓦尔丹(定量生物科学)和威廉·萨瓦伊(物理学院)。他们加入了帕维尔·切维科夫(麻省理工学院)、托德·d·墨菲教授以及西北大学的研究生托马斯·a·伯鲁塔和亚历山大·萨姆兰。

这种材料是基于工作支持的陆军研究办公室受到ARO w911nf奖- 18 - 1 - 0101,带来过度ARO负载奖w911nf - 19 - 1 - 0233, ARO w911nf - 13 - 1 - 0347,由美国国家科学基金会资助政客- 0957659下,phy - 1205878, phy - 1205878, phy - 1205878,和dmr - 1551095, NSF社区——1637764,由詹姆斯·s·麦克唐纳基金会学者资助220020476,邓恩和乔治亚理工学院的教授。本材料中表达的任何意见、发现、结论或建议都是作者的观点,不一定反映主办机构的观点。

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