Tôi thừa nhận: nếu tôi nhìn thấy một tổ ong, tôi sẽ lùi lại - mật ong tươi thật đáng nguyền rủa. Nhưng một phần trong tôi cũng bị mê hoặc. Tổ ong là một kỳ công đáng chú ý của kỹ thuật. Được làm bằng vật liệu từ chồi cây đến sáp nhai, đàn ong gửi những nguyên liệu thô này vào các tổ ong dày đặc—mỗi tổ là một kiệt tác hình học—trong khi bay trong không trung.

Ngược lại, việc xây dựng của con người gắn liền với đất đai hơn nhiều. Máy ủi, máy đầm và máy trộn bê tông có hiệu quả cao và chúng là xương sống để thiết lập cơ sở hạ tầng của chúng tôi. Nhưng chúng cũng cồng kềnh, khó sử dụng và cần có đường bộ hoặc các phương tiện vận chuyển khác. Điều này làm giảm khả năng ứng phó nhanh chóng với thiên tai trên các hòn đảo và các địa điểm xa xôi khác cần được giúp đỡ nhanh chóng, đặc biệt là sau các trường hợp khẩn cấp.

Thật không may, chúng ta ngày càng có nhiều ví dụ về khí hậu. Xói mòn đường nghiêm trọng do cháy rừng dữ dội. Những con đường cao tốc và những cây cầu sụp đổ sau khi bị ngâm trong nước lũ và bão. Trong tháng này, ngay cả khi nhiều nơi ở Puerto Rico vẫn đang phục hồi sau Bão Maria, nhiều ngôi nhà một lần nữa lại bị ngập lụt do Bão Fiona.

Có cách nào để chúng ta có thể nhanh chóng xây dựng những nơi trú ẩn—hoặc thậm chí là nhà ở—ở những khu vực khó tiếp cận và giải quyết tốt hơn những trường hợp khẩn cấp này không?

Tuần này, một nhóm từ Imperial College London đã lấy cảm hứng từ những con ong và thiết kế một nhóm máy bay không người lái tự hành in 3D bất kỳ cấu trúc được thiết kế nào. Tương tự như một tổ ong, mỗi máy bay không người lái hoạt động độc lập nhưng chúng hoạt động theo nhóm. Toàn bộ đội tàu được mệnh danh là Sản xuất phụ gia trên không (Aerial-AM).

Hoạt động giống như những con ong, mỗi chiếc máy bay không người lái có vai trò khác nhau. Một số là những nhà chế tạo—được đặt tên là BuilDrones—có nhiệm vụ gửi vật liệu khi chúng bay. Những người khác là ScanDrones, đóng vai trò là người quản lý liên tục quét bản dựng hiện tại và cung cấp phản hồi.

[Nhúng nội dung]

Trong một số thử nghiệm, nhóm đã in nhiều cấu trúc—sử dụng vật liệu từ bọt đến chất kết dính giống xi măng—có độ chính xác đến từng milimet với sự giám sát tối thiểu của con người. Nó vẫn còn xa so với mức phạt 3D nhà in, và giống như lần thử làm đồ gốm đầu tiên của một đứa trẻ. Một số cấu trúc giống như một tòa tháp thô sơ; những người khác, một chiếc giỏ đan bằng liễu gai.

Điều đó nói lên rằng, chúng ta có thể là con đường từ những cây cầu in 3D nhanh chóng đến việc sơ tán người dân khỏi cơn bão nhiệt đới sắp xảy ra. Nhưng nghiên cứu cho thấy một bước tiến tới khả năng đó. Các tác giả cho biết: “Aerial-AM cho phép sản xuất trên chuyến bay và mang lại khả năng xây dựng trong tương lai ở những địa điểm không bị giới hạn, ở độ cao hoặc khó tiếp cận”.

Robot xây dựng

Sử dụng robot để hỗ trợ xây dựng không có gì mới. Nhưng nhờ các thuật toán ngày càng phức tạp, chúng đã trở thành công cụ hữu ích trong kinh doanh cơ sở hạ tầng. Một ý tưởng là hỗ trợ các công việc như hoàn thiện vách thạch cao, giảm đáng kể thời gian cần thiết. Một cách khác là giải quyết tình trạng thiếu nhà ở đang gây khó khăn cho tất cả chúng ta. Trong vài năm qua, những ngôi nhà in 3D đã tăng vọt từ tưởng tượng thành hiện thực—từ những ngôi nhà nhỏ tuyệt đẹp đến nhiều phòng nhà giá rẻ.

Nhưng điều còn thiếu là khả năng tiếp cận công nghệ ở khu vực nông thôn. Hãy tưởng tượng những con đường đất đầy ổ gà, gập ghềnh vào một ngày nắng và cơn ác mộng lầy lội đến mắt cá chân sau cơn mưa xối xả. Hình ảnh những bánh xe mắc kẹt trong bùn, không có cách nào tự đào ra ngoài ngoài một cái xẻng. Bây giờ hãy nghĩ đến việc vận chuyển máy in 3D khổng lồ hoặc các robot xây dựng khác đến địa điểm khẩn cấp đó.

Không lý tưởng nhỉ? Thay vì chiến đấu với trái đất và trọng lực, tại sao không bay?

Trời đang có bão

Lấy cảm hứng từ những chú ong, nhóm nghiên cứu do Tiến sĩ Mirko Kovac tại Imperial College London dẫn đầu đã bay lên bầu trời. Ý tưởng của họ kết hợp công nghệ in 3D với máy bay không người lái tự tổ chức, giúp xây dựng liền mạch một “tổ ong” của bản thiết kế được lập trình sẵn.

Ý tưởng chính dựa vào khả năng của chúng ta trong việc tạo hình các vật liệu nhất định theo ý muốn—chẳng hạn như ép Play Dough hoặc xếp Lego. Quá trình này cho phép chúng tôi linh hoạt đúc các vật liệu thành các thiết kế hình học khác nhau và được mệnh danh là “không cần sản xuất bồi đắp liên tục” (tôi biết chỉ là “AM”).

Nó bắt đầu với sự đánh giá cao của những người xây dựng bay tự do trong tự nhiên. Lấy ong bắp cày. Mặc dù không phải là sinh vật thân thiện nhất (nói từ nhiều vết đốt đau đớn), nhưng chúng khá đáng chú ý ở chỗ chúng có hiệu quả cao trong việc điều hướng đường đi để phân phối vật liệu xây dựng. Nó giống như một người thợ mộc bay đang chế tạo một chiếc tủ một cách liền mạch với một nhóm người—một kỳ công đáng kinh ngạc mà các nhà khoa học vẫn đang cố gắng tìm hiểu.

Tại đây, nhóm nghiên cứu hỏi liệu có thể đạt được năng lực kỹ thuật tương tự với một nhóm robot nhỏ hơn hay không. Nhóm nghiên cứu cho biết đây là một vấn đề khó khăn – hầu hết các phương pháp tiếp cận trước đây chỉ ở “giai đoạn thăm dò ban đầu” với “độ cao hoạt động hạn chế”.

Giải pháp của họ là một phần mềm, khung Aerial-AM khai thác các ý tưởng kỹ thuật trước đây và các tiền lệ tự nhiên để mỗi máy bay không người lái có thể hoạt động song song như một bầy đàn. Máy bay không người lái cũng phải hoạt động như những máy in 3D trung thực khi đang bay, truyền thông tin về vị trí và hoạt động của chúng cho những người xung quanh (vì vậy sẽ không có thêm “đóng băng” trên cấu trúc). Sau đó, mỗi chiếc được trang bị để điều hướng không phận mà không va vào nhau với sự can thiệp hạn chế của con người. Cuối cùng, tùy thuộc vào cấu trúc nhất định, họ cẩn thận ép ra một vật liệu nhẹ, giống như bọt hoặc hỗn hợp xi măng có thể in được, dựa trên hướng dẫn.

Bộ não đằng sau hoạt động này là Aerial-AM, kết hợp vật lý với AI để lập trình hai loại nền tảng robot trên không khác nhau. Một là BuilDrone, tự động gửi bất kỳ tài liệu nào dựa trên chương trình của nó. Cái còn lại là ScanDrone, bot kiểm soát chất lượng quét công trình đang diễn ra bằng thị giác máy tính. Giống như người quản lý trên một công trường xây dựng, điều này cung cấp phản hồi cho máy bay không người lái xây dựng với mỗi lớp được ký gửi.

Quá trình này không hoàn toàn được điều hành bởi robot. Người giám sát con người có thể khai thác cả giai đoạn chiến lược sản xuất—tức là cách tốt nhất để in vật liệu—và giai đoạn sản xuất. Trước khi in, nhóm đã chạy mô phỏng để tạo ra một “bản in ảo” bằng cách sử dụng ba máy bay không người lái trở lên.

Để chứng minh ý tưởng, nhóm đã thử thách nền tảng in 3D của họ, Aerial-AM, với một số hình dạng và vật liệu. Một là hình trụ cao hơn 6.5 feet, được in bằng hơn 72 lớp vật liệu làm từ bọt polyurethane. Một loại BuilDrone khác được tối ưu hóa cho hỗn hợp giống xi măng, tạo thành một hình trụ mỏng cao gần XNUMX feet.

Trong cuộc thử nghiệm cuối cùng, sáu máy bay không người lái đã giúp xây dựng một bề mặt hình parabol – hãy tưởng tượng một cái đê. Dựa trên những dữ liệu đó, nghiên cứu sau đó đã chạy một số mô phỏng, hỏi xem quy mô của cấu trúc và số lượng robot đã thay đổi công trình xây dựng cuối cùng như thế nào.

Nhìn chung, nhóm xây dựng có khả năng thích ứng cao, không chỉ về quy mô và cấu trúc mà còn về quy mô dân số robot. Ngay cả khi số lượng robot tiềm năng tăng lên, chúng vẫn tối ưu hóa đường đi để tránh va chạm, giống như những đầu bếp tại một nhà hàng đông đúc trong giờ cao điểm.

Đội máy bay không người lái vẫn chưa sẵn sàng cho thời điểm quan trọng. Hiện tại, chúng chỉ được chứng minh là có khả năng xây dựng các công trình quy mô nhỏ. Nhưng nhóm nghiên cứu đang hy vọng. Khung Aerial-AM có thể in các loại cấu trúc khác nhau trong một vũ điệu nhiều robot mà không bị tắc nghẽn. Nhóm nghiên cứu cho biết, nó thể hiện “sự thích ứng và sự dư thừa của từng robot”.

Mặc dù chỉ là những bước đầu tiên, nhưng công việc này đã củng cố tính khả thi của máy bay không người lái với tư cách là công nhân xây dựng trên không—những người một ngày nào đó có thể cứu mạng sống bằng cách bay vào những vùng lãnh thổ nguy hiểm. Kovac cho biết: “Chúng tôi tin rằng đội máy bay không người lái của chúng tôi có thể giúp giảm chi phí và rủi ro khi xây dựng trong tương lai so với các phương pháp thủ công truyền thống”.

Tín dụng hình ảnh: Đại học College London, Khoa Khoa học Máy tính/Dr. Vijay M. Pawar & Robert Stuart-Smith, Phòng thí nghiệm sản xuất tự động