Когда форма определяет разум: как биомиметика открывает новую эру микророботов

от

Автор: Денис Аветисян

Как принципы воплощенного интеллекта и интеграция морфологии, материалов и взаимодействия с окружающей средой позволяют создавать автономных микророботов, снижая зависимость от централизованного управления.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Исследование роли воплощенного интеллекта в создании продвинутых биомиметических микророботов и анализ примеров его реализации.

Традиционные подходы к управлению робототехническими системами часто подразумевают разделение сенсорики, вычислений и приводов, что ограничивает их адаптивность и эффективность в сложных условиях. В данной работе, ‘Embodied Intelligence for Advanced Bioinspired Microrobotics: Examples and Insights’, исследуется концепция воплощенного интеллекта (EI) как принципа проектирования микророботов, где морфология, материалы и взаимодействие с окружающей средой интегрируются для обеспечения автономного поведения. Показано, что совместное проектирование физической структуры и функциональности позволяет создавать роботов, демонстрирующих интеллектуальное поведение, возникающее из их динамики и взаимодействия со средой. Может ли такой подход к проектированию микророботов стать масштабируемой альтернативой классическому управлению и открыть новые возможности для биоинспирированной робототехники?

Разнообразие роботизированных систем, от прототипов RoBeetle и MiniBug, ползающих по поверхности, до WaterStrider, BILLEBot и FRISSHBot, демонстрирующих плавание, управляемое широким спектром ШИМ-сигналов, и пневматического робота, ориентирующегося в траншее с помощью нейроморфных вычислений и тактильных датчиков, подтверждает способность к адаптации и эффективности различных конструкций в различных средах.
Разнообразие роботизированных систем, от прототипов RoBeetle и MiniBug, ползающих по поверхности, до WaterStrider, BILLEBot и FRISSHBot, демонстрирующих плавание, управляемое широким спектром ШИМ-сигналов, и пневматического робота, ориентирующегося в траншее с помощью нейроморфных вычислений и тактильных датчиков, подтверждает способность к адаптации и эффективности различных конструкций в различных средах.

За пределами централизованного управления: ограничения традиционной робототехники

Традиционная робототехника полагается на централизованную обработку данных, что создает узкие места для сложных адаптивных моделей поведения. Это ограничивает способность роботов эффективно функционировать в непредсказуемых условиях и интегрировать сенсорные данные с моторикой в реальном времени. Разделение сенсорики, обработки и активации снижает скорость и энергоэффективность. Такая архитектура отличается от биологических систем, где эти функции интегрированы и выполняются параллельно, что затрудняет надежную локомоцию и манипуляции в динамичной среде. Как и любая система, робототехника эволюционирует, стремясь к адаптивности и эффективности, а время проверяет ее решения.

Figure 6:Mechanisms of locomotion, leveraging EI, of some of the robots discussed in this article.(a)Bending actuator (left) and anisotropic-friction-based locomotion mode of the SMALLBug platform shown in Fig.1(c).(b)Swimming thrust generated by a traveling wave passing through the unactuated soft slender tail of a VLEIBot prototype shown in Fig.1(h).(c)Swimming thrust generated by tail-generated vortices used by the FRISSHBot platforms, shown in Fig.1(k), to propel themselves forward.(d)Basic locomotion mechanism used by the pneumatic soft robots shown in Fig.1(l).
Figure 6:Mechanisms of locomotion, leveraging EI, of some of the robots discussed in this article.(a)Bending actuator (left) and anisotropic-friction-based locomotion mode of the SMALLBug platform shown in Fig.1(c).(b)Swimming thrust generated by a traveling wave passing through the unactuated soft slender tail of a VLEIBot prototype shown in Fig.1(h).(c)Swimming thrust generated by tail-generated vortices used by the FRISSHBot platforms, shown in Fig.1(k), to propel themselves forward.(d)Basic locomotion mechanism used by the pneumatic soft robots shown in Fig.1(l).

Воплощенный интеллект: новый фундамент для робототехники

Воплощенный интеллект – альтернативный подход к разработке роботов, постулирующий, что сложное поведение возникает из физического взаимодействия робота с окружающей средой. Такой подход смещает акцент с программного обеспечения на физическую реализацию, подчеркивая роль формы и материалов в способностях робота. Концепции аутопоэза и структурной связи, заимствованные из биологии, служат перспективным шаблоном для самоорганизующихся и обучающихся роботов, способных поддерживать организацию и адаптироваться без внешнего управления. Морфологическое вычисление подчеркивает роль тела робота – его материалов и геометрии – в формировании поведения, выходя за рамки чисто алгоритмического контроля.

Эхо прошлого, инновации будущего

Древнейшие устройства, такие как клепсидра Ктесибия и автоматы Герона Александрийского, демонстрируют ранние реализации систем обратной связи посредством материального взаимодействия, предшествуя электронной вычислительной технике. Эти механизмы использовали физические принципы для поддержания или изменения движения, закладывая основу для более сложных систем управления. Ткацкий станок Жаккарда, объединивший механическую структуру с закодированным поведением через перфокарты, стал предшественником современных программируемых систем. Современные разработки, такие как RoBeetle, приводимый в движение каталитическим искусственным мускулом, и SMALLBug, использующий анизотропное трение, подтверждают возможность создания автономных микророботов без электронных компонентов и эффективной локомоции.

Figure 4:Functionality of the catalytic artificial muscle developed to drive the RoBeetle shown in Fig.1(b).(a)During a full actuation cycle, the material of an SMA wire transitions between three distinct crystal-structure states:detwinned martensite,austenite, andtwinned martensiteby the sequential application of heat, allowance for convective cooling, and application of stress.(b)In the case of the RoBeetle’s muscle, controlled heat is applied through the catalytic combustion of methanol—facilitated by a rough layer of Pt, a multipurpose catalyst—and stress is applied using a CF leaf spring (shown in Fig.5(b)). Accordingly, an actuation cycle starts at the detwinned martensite state—corresponding to the extended state of the wire at room temperature; then, after surpassing the transition temperature of the SMA material, the system transitions to the austenite state—corresponding to the contracted state of the wire; next, after cooling down through free convection and reaching room temperature, the system transitions to the martensite state. The stress applied by the leaf spring to the wire continually detwins the SMA material.(c)–(e)SEM images of the surface of an NiTi-Pt composite wire with a diameter of8787µm. The rough and porous catalytic layer (Pt-black) has a thickness of18.118.1µm. The magnifications of the images are×350{\times}350,×1​200{\times}1\hskip 0.86108pt200, and×6​500{\times}6\hskip 0.86108pt500; the scale bars indicate distances of100100,3030, and55µm, respectively.
Figure 4:Functionality of the catalytic artificial muscle developed to drive the RoBeetle shown in Fig.1(b).(a)During a full actuation cycle, the material of an SMA wire transitions between three distinct crystal-structure states:detwinned martensite,austenite, andtwinned martensiteby the sequential application of heat, allowance for convective cooling, and application of stress.(b)In the case of the RoBeetle’s muscle, controlled heat is applied through the catalytic combustion of methanol—facilitated by a rough layer of Pt, a multipurpose catalyst—and stress is applied using a CF leaf spring (shown in Fig.5(b)). Accordingly, an actuation cycle starts at the detwinned martensite state—corresponding to the extended state of the wire at room temperature; then, after surpassing the transition temperature of the SMA material, the system transitions to the austenite state—corresponding to the contracted state of the wire; next, after cooling down through free convection and reaching room temperature, the system transitions to the martensite state. The stress applied by the leaf spring to the wire continually detwins the SMA material.(c)–(e)SEM images of the surface of an NiTi-Pt composite wire with a diameter of8787µm. The rough and porous catalytic layer (Pt-black) has a thickness of18.118.1µm. The magnifications of the images are×350{\times}350,×1​200{\times}1\hskip 0.86108pt200, and×6​500{\times}6\hskip 0.86108pt500; the scale bars indicate distances of100100,3030, and55µm, respectively.

За пределами приводов: интегрированные системы и новая локомоция

Разработка микророботов демонстрирует прогресс в воплощенном интеллекте и био-вдохновленных конструкциях. Платформы, такие как Bee++, использующие наклонные плоскости для управления шестью степенями свободы, и VLEIBot, движущийся за счет волновой тяги, демонстрируют сложные стратегии локомоции. Эти системы используют различные принципы, включая жидкостно-структурное взаимодействие и нелинейные методы управления, для высокой маневренности и эффективности. BILLEBot объединяет механизмы WaterStrider с движущей силой VLEIBot, подчеркивая эффективность био-вдохновленного дизайна. Особого внимания заслуживают пневматические мягкие роботы, использующие нейроморфные механические вычисления и анизотропное трение для надежного и энергоэффективного движения. Достигнута масса всего 10 мг, что делает его самым легким роботом с бортовым приводом, а также разработан легкий автономный ползун массой 500 мг.

Figure 1:Embodied intelligence in action.All the microrobots presented in this figure were developed by the author and his team at the AMSL, and each exhibits some form of EI at some level in its design.(a)The9595-mg Bee++, which leverages FSI and an ISP-based mechanism in combination with modern nonlinear Lyapunov-based methods, to control its yaw DOF.(b)The8888-mg RoBeetle, an autonomous anisotropic-friction-based crawler mechanically powered by an NiTi–Pt composite catalytic artificial muscle. This muscle uses the flameless catalytic combustion of methanol, enabled by a rough layer of Pt, to thermally excite its core made of NiTi SMA in cycles that produce periodic actuation. The system that controls the catalytic-combustion process and the phase transitions of the SMA material is entirely electronics-free, thus leveraging EI.(c)The SMALLBug, a crawler that uses a high-frequency SMA-based bending actuator to locomote on flat surfaces. In this design, the cyclic bending motion of the driving actuator is transformed by a2​Σ2\Sigma-shaped frame into rectilinear locomotion through leveraging anisotropic friction.(d)The SMARTI, a crawler composed of two SMALLBug platforms connected in parallel. This configuration is22D steerable simply by exciting its two driving actuators with phase-shifted PWM voltages, thus leveraging anisotropic friction for functionality and control.(e)The SPARQ, a fully autonomous—from both the power and control perspectives—crawler, which was conceived as an advanced version of the SMARTI.(f)The MiniBug, which, at 10 mg, is the smallest and lightest crawler with onboard actuation ever created. This robot was developed by miniaturizing the actuator and frame of the SMALLBug, and by adopting the legs of the SPARQ.(g)The WaterStrider, a surface swimmer that uses rowing-resembling motion patterns of two paddles and anisotropic drag to propel itself forward.(h)The VLEIBot (left) and VLEIBot+(right) are two robots that use propulsors inspired by anguilliforms to swim forward and steer themselves. These propulsors generate thrust by leveraging FSI as traveling waves are induced by flapping soft passive fins with SMA-based bending actuators.(i)The VLEIBot++, a fully autonomous—from both the power and control perspectives—swimmer, which was conceived as an advanced version of the VLEIBot+.(j)The BILLEBot, a swimmer design that combines the transmission mechanism of the WaterStrider with the traveling-wave-based thrust-generation method of the VLEIBot platform.(k)The old FRISSHBot (left) and new FRISSHBot (right) are two swimmers composed of two plates connected by an SMA-based bending actuator that applies periodic torques—with equal magnitudes and opposite directions—to both of them during operation. These actuation torques induce hydrodynamic reactive torques—generated by aggregated inertial and viscous forces—on the plates that, as a consequence, produce the thrust required for swimming. Specifically, by design, the front plate functions as an anchor and the rear plate as a caudal flapping rigid fin. This flapping fin, through the creation of a couple of vortices during an operation cycle—one clockwise and the other counterclockwise—induces a jet that, by conservation of momentum, propels the robot forward.(l)The pneumatic soft robot on the left can locomote inside pipes and trenches by leveraging pressure-controlled anisotropic friction, using a distributed stretchable artificial skin as the main sensor. The pneumatic soft robot on the right can locomote inside pipes and trenches driven by an entirely electronics-free feedback controller based on neuromorphic mechanical computation, using mechanical tactile and proprioceptive sensors.
Figure 1:Embodied intelligence in action.All the microrobots presented in this figure were developed by the author and his team at the AMSL, and each exhibits some form of EI at some level in its design.(a)The9595-mg Bee++, which leverages FSI and an ISP-based mechanism in combination with modern nonlinear Lyapunov-based methods, to control its yaw DOF.(b)The8888-mg RoBeetle, an autonomous anisotropic-friction-based crawler mechanically powered by an NiTi–Pt composite catalytic artificial muscle. This muscle uses the flameless catalytic combustion of methanol, enabled by a rough layer of Pt, to thermally excite its core made of NiTi SMA in cycles that produce periodic actuation. The system that controls the catalytic-combustion process and the phase transitions of the SMA material is entirely electronics-free, thus leveraging EI.(c)The SMALLBug, a crawler that uses a high-frequency SMA-based bending actuator to locomote on flat surfaces. In this design, the cyclic bending motion of the driving actuator is transformed by a2​Σ2\Sigma-shaped frame into rectilinear locomotion through leveraging anisotropic friction.(d)The SMARTI, a crawler composed of two SMALLBug platforms connected in parallel. This configuration is22D steerable simply by exciting its two driving actuators with phase-shifted PWM voltages, thus leveraging anisotropic friction for functionality and control.(e)The SPARQ, a fully autonomous—from both the power and control perspectives—crawler, which was conceived as an advanced version of the SMARTI.(f)The MiniBug, which, at 10 mg, is the smallest and lightest crawler with onboard actuation ever created. This robot was developed by miniaturizing the actuator and frame of the SMALLBug, and by adopting the legs of the SPARQ.(g)The WaterStrider, a surface swimmer that uses rowing-resembling motion patterns of two paddles and anisotropic drag to propel itself forward.(h)The VLEIBot (left) and VLEIBot+(right) are two robots that use propulsors inspired by anguilliforms to swim forward and steer themselves. These propulsors generate thrust by leveraging FSI as traveling waves are induced by flapping soft passive fins with SMA-based bending actuators.(i)The VLEIBot++, a fully autonomous—from both the power and control perspectives—swimmer, which was conceived as an advanced version of the VLEIBot+.(j)The BILLEBot, a swimmer design that combines the transmission mechanism of the WaterStrider with the traveling-wave-based thrust-generation method of the VLEIBot platform.(k)The old FRISSHBot (left) and new FRISSHBot (right) are two swimmers composed of two plates connected by an SMA-based bending actuator that applies periodic torques—with equal magnitudes and opposite directions—to both of them during operation. These actuation torques induce hydrodynamic reactive torques—generated by aggregated inertial and viscous forces—on the plates that, as a consequence, produce the thrust required for swimming. Specifically, by design, the front plate functions as an anchor and the rear plate as a caudal flapping rigid fin. This flapping fin, through the creation of a couple of vortices during an operation cycle—one clockwise and the other counterclockwise—induces a jet that, by conservation of momentum, propels the robot forward.(l)The pneumatic soft robot on the left can locomote inside pipes and trenches by leveraging pressure-controlled anisotropic friction, using a distributed stretchable artificial skin as the main sensor. The pneumatic soft robot on the right can locomote inside pipes and trenches driven by an entirely electronics-free feedback controller based on neuromorphic mechanical computation, using mechanical tactile and proprioceptive sensors.» />

Будущее робототехники: воплощенная, автономная и устойчивая

Переход от централизованных вычислений к воплощенному взаимодействию открывает возможности для создания устойчивых, энергоэффективных и адаптивных роботов. Такой подход распределяет вычислительную нагрузку и снижает зависимость от единой точки отказа. Системы, подобные SMARTI, состоящие из платформ SMALLBug, демонстрируют потенциал масштабируемых и распределенных архитектур управления, повышая надежность и гибкость системы при частичном повреждении. Дальнейшие исследования в области новых материалов, био-вдохновленных конструкций и нейроморфных механических вычислений откроют новую эру робототехники, в которой машины будут бесшовно интегрироваться с естественным миром. Разработка таких технологий требует междисциплинарного подхода, объединяющего достижения материаловедения, биологии и информатики.

Исследование воплощенного интеллекта, представленное в данной работе, подчеркивает, что сложные системы не нуждаются в централизованном управлении для достижения автономности. Вместо этого, морфология, материалы и взаимодействие с окружающей средой формируют основу для самоорганизации и адаптации. В этом контексте, слова Джона фон Неймана: «В науке нет абсолютно ничего важного, что нельзя было бы выразить в немногих словах», приобретают особое значение. Подобно тому, как простота принципов лежит в основе сложных природных явлений, воплощенный интеллект стремится к элегантности и эффективности, минимизируя потребность в избыточном вычислении. Акцент на взаимодействии робота с окружающей средой, рассматриваемый в статье как ключевой элемент, демонстрирует, что система способна учиться и адаптироваться, опираясь на свои физические свойства и сенсорные данные.

Что впереди?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность, лишь обнажает горизонт нерешенных вопросов. Микророботы, вдохновленные биологическими системами, неизбежно сталкиваются с проблемой старения – не в смысле механического износа, а в изменении их адаптивных способностей в меняющейся среде. Каждый «баг» в алгоритме управления – это момент истины во временной кривой, отражение несовершенства модели по отношению к реальности. Следовательно, акцент смещается не на достижение идеального контроля, а на разработку систем, способных достойно стареть – учиться на ошибках, адаптироваться к деградации и сохранять функциональность даже в условиях неопределенности.

Особое внимание следует уделить исследованию взаимодействия робота с окружающей средой как неотъемлемой части его «интеллекта». Технический долг, накопленный в процессе разработки, – это закладка прошлого, которую придется оплачивать настоящим в виде снижения надежности или адаптивности. Вместо стремления к абсолютной точности моделирования, необходимо развивать методы, позволяющие роботу «чувствовать» среду и использовать ее для компенсации собственных недостатков.

Будущие исследования должны быть направлены на создание не просто автономных микророботов, а систем, способных к эволюции – к постепенному улучшению своих характеристик в процессе взаимодействия с миром. Иначе говоря, необходимо принять неизбежность несовершенства и научиться проектировать системы, которые не просто работают, а живут – стареют достойно, учатся на ошибках и адаптируются к изменяющимся условиям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26132.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-02 00:00