03년 2024월 XNUMX일 (나노 워크 뉴스) 자연 생태계에서 무리 사고방식은 물고기 떼, 벌집, 개미 서식지에 이르기까지 중요한 역할을 합니다. 이러한 집단적 행동을 통해 전체는 부분의 합을 뛰어넘고 위협과 도전에 더 잘 대응할 수 있습니다. 이러한 행동은 오스틴에 있는 텍사스 대학의 연구원들에게 영감을 주었으며, 그들은 1년 넘게 미세한 로봇의 "스마트 무리"를 만들기 위해 노력해 왔습니다. 연구원들은 이 작은 기계들 사이의 사회적 상호 작용을 설계하여 하나의 조정된 그룹으로 작동하여 개인으로서 또는 무작위로 움직일 때보다 더 나은 작업을 수행할 수 있도록 했습니다. “이 모든 그룹, 새 떼, 물고기 떼 및 기타 그룹의 각 구성원은 이웃과 함께 협력하려는 자연스러운 성향을 갖고 있으며, 함께 모이면 혼자일 때보다 더 똑똑하고 강하며 효율적입니다. "라고 Walker 기계 공학과 및 Texas Materials Institute의 부교수인 Yuebing Zheng은 말했습니다. "우리는 이런 일이 발생하는 메커니즘에 대해 더 많이 배우고 이를 재현할 수 있는지 확인하고 싶었습니다." Zheng과 그의 팀은 다음과 같은 논문에서 처음으로 이러한 혁신을 선보였습니다. 고급 재료 작년. 그러나 그들은 최근에 발표된 새로운 논문에서 한 단계 더 나아갔습니다. 과학의 발전. 새로운 논문에서 Zheng과 그의 팀은 이들 떼에 적응형 시간 지연이라는 새로운 특성을 부여했습니다. 이 개념을 통해 무리 내의 각 마이크로 로봇은 주변 환경의 변화에 모션을 적응할 수 있습니다. 이를 통해 떼는 견고성, 즉 떼의 무결성을 유지하면서 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 저하시키지 않으면서 응답성이 크게 증가한 것으로 나타났습니다.
이 발견은 새로운 광학 피드백 시스템, 즉 제어 가능한 조명 패턴을 사용하여 이러한 마이크로 로봇을 집단적인 방식으로 지시할 수 있는 능력을 기반으로 합니다. 이 시스템은 연구원의 2023년 논문에서 처음 공개되었으며 최근에 의해 "편집자의 선택"으로 선정되었습니다. 고급 재료 – 그리고 마이크로로봇을 위한 적응형 시간 지연 개발을 촉진했습니다. 적응형 시간 지연 전략은 확장성과 더 큰 기계로의 통합 가능성을 제공합니다. 이 접근 방식은 자율 드론 함대의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로, 트럭과 자동차를 운반하는 차량이 향상된 응답성과 향상된 견고성을 통해 동시에 광범위한 고속도로 여행을 자율적으로 탐색할 수 있습니다. 물고기 떼가 서로 소통하고 따라갈 수 있는 것과 같은 방식으로 이 기계도 마찬가지입니다. 결과적으로 작동하는 데 더 많은 데이터와 에너지가 필요한 어떤 종류의 중앙 제어도 필요하지 않습니다. “나노로봇은 개별적으로 복잡한 환경에 취약합니다. 그들은 혈류나 오염된 물과 같은 까다로운 조건에서 효과적으로 항해하는 데 어려움을 겪습니다.”라고 Ph.D.인 Zhihan Chen이 말했습니다. Zheng 연구실의 학생이자 새 논문의 공동 저자입니다. "이러한 집단적 움직임은 복잡한 환경을 더 잘 탐색하고 효율적으로 목표에 도달하며 장애물이나 위협을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다." 실험실 환경에서 이러한 군집 사고방식을 입증한 후 다음 단계는 더 많은 장애물을 도입하는 것입니다. 이러한 실험은 정적 액체 용액에서 수행되었습니다. 다음에는 흐르는 액체에서 이러한 행동을 반복하려고 합니다. 그리고 나서 그들은 유기체 내부에서 그것을 복제하기 위해 움직일 것입니다. 완전히 개발되면 이러한 스마트 무리는 인체를 탐색하고 방어를 피하여 목표물에 약을 전달할 수 있는 고급 약물 전달 기능을 수행할 수 있습니다. 또는 iRobot 로봇 진공청소기처럼 작동할 수 있지만 오염된 물의 경우 모든 영역을 함께 청소합니다. (Nanowerk는 Spotlight에서 이 연구에 대해 다음과 같이 보고했습니다.획기적인 광학 플랫폼으로 차세대 집단 마이크로로봇을 위한 자연 군집 지능의 비밀을 밝힙니다(동영상 포함)")
이 발견은 새로운 광학 피드백 시스템, 즉 제어 가능한 조명 패턴을 사용하여 이러한 마이크로 로봇을 집단적인 방식으로 지시할 수 있는 능력을 기반으로 합니다. 이 시스템은 연구원의 2023년 논문에서 처음 공개되었으며 최근에 의해 "편집자의 선택"으로 선정되었습니다. 고급 재료 – 그리고 마이크로로봇을 위한 적응형 시간 지연 개발을 촉진했습니다. 적응형 시간 지연 전략은 확장성과 더 큰 기계로의 통합 가능성을 제공합니다. 이 접근 방식은 자율 드론 함대의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로, 트럭과 자동차를 운반하는 차량이 향상된 응답성과 향상된 견고성을 통해 동시에 광범위한 고속도로 여행을 자율적으로 탐색할 수 있습니다. 물고기 떼가 서로 소통하고 따라갈 수 있는 것과 같은 방식으로 이 기계도 마찬가지입니다. 결과적으로 작동하는 데 더 많은 데이터와 에너지가 필요한 어떤 종류의 중앙 제어도 필요하지 않습니다. “나노로봇은 개별적으로 복잡한 환경에 취약합니다. 그들은 혈류나 오염된 물과 같은 까다로운 조건에서 효과적으로 항해하는 데 어려움을 겪습니다.”라고 Ph.D.인 Zhihan Chen이 말했습니다. Zheng 연구실의 학생이자 새 논문의 공동 저자입니다. "이러한 집단적 움직임은 복잡한 환경을 더 잘 탐색하고 효율적으로 목표에 도달하며 장애물이나 위협을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다." 실험실 환경에서 이러한 군집 사고방식을 입증한 후 다음 단계는 더 많은 장애물을 도입하는 것입니다. 이러한 실험은 정적 액체 용액에서 수행되었습니다. 다음에는 흐르는 액체에서 이러한 행동을 반복하려고 합니다. 그리고 나서 그들은 유기체 내부에서 그것을 복제하기 위해 움직일 것입니다. 완전히 개발되면 이러한 스마트 무리는 인체를 탐색하고 방어를 피하여 목표물에 약을 전달할 수 있는 고급 약물 전달 기능을 수행할 수 있습니다. 또는 iRobot 로봇 진공청소기처럼 작동할 수 있지만 오염된 물의 경우 모든 영역을 함께 청소합니다. (Nanowerk는 Spotlight에서 이 연구에 대해 다음과 같이 보고했습니다.획기적인 광학 플랫폼으로 차세대 집단 마이크로로봇을 위한 자연 군집 지능의 비밀을 밝힙니다(동영상 포함)")
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- 출처: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news3/newsid=64963.php
