Roboty zmieniające kształt - przyszłość technologii

Wyobraź sobie robota, który może zmieniać swój kształt

Wyobraź sobie robota o konsystencji galarety, który może swobodnie zmieniać swój kształt, aby przedzierać się przez wąskie przestrzenie. Taki robot może w przyszłości pracować wewnątrz ciała człowieka, aby usunąć niechciane przedmioty. Choć takie roboty jeszcze nie istnieją poza laboratorium, naukowcy intensywnie pracują nad stworzeniem miękkich robotów, które mogą być stosowane w opiece zdrowotnej, urządzeniach do noszenia, a także systemach przemysłowych.

A jednak jak kontrolować tak miękkiego robota?

Pytanie, które pojawia się w kontekście takich robotów, to jak kontrolować coś, co nie ma stawów, kończyn, czy palców, które można manipulować, ale zamiast tego może radykalnie zmieniać swój kształt? Naukowcy z MIT pracują nad odpowiedzią na to pytanie. Opracowali algorytm, który może samodzielnie nauczyć się poruszać, rozciągać i kształtować rekonfigurowalny robot, aby wykonać określone zadanie, nawet jeśli wymaga znacznych zmian w kształcie.

Algorytm sterujący

Algorytm sterujący, który opracowali naukowcy, nauczył się poruszać grupami sąsiadujących mięśni robota. Po opanowaniu podstawowej kontroli nad całością algorytm zaczyna zagłębiać się w szczegóły, optymalizując politykę, którą do tej pory nauczył. Dzięki temu algorytm sterujący podąża metodą „od grubsza do detali”. Takie podejście pozwala skutecznie kontrolować nie tylko pojedyncze „mięśnie” robota, ale także zrozumieć, jak poruszają się grupy mięśni.

Shapeshifting roboty w praktyce?

Mimo że miękkie, rekonfigurowalne roboty są nadal na wczesnym etapie rozwoju, ta technika może w przyszłości pozwolić na stworzenie robotów o uniwersalnym zastosowaniu, które będą mogły dostosować swoje kształty do wielu zadań. Chociaż może minąć wiele lat, zanim shapeshifting roboty pojawią się w rzeczywistym świecie, naukowcy mają nadzieję, że ich prace zainspirują innych naukowców do nie tylko nauki o miękkich rekonfigurowalnych robotach, ale również zastanowienia się nad wykorzystaniem 2D przestrzeni działań w innych skomplikowanych problemach sterowania.