自然の生態系では、魚の群れから蜂の巣、アリのコロニーに至るまで、群れの心理が大きな役割を果たしています。この集団的な行動により、全体が部分の合計を超え、脅威や課題に対してより適切に対応できるようになります。

この行動はテキサス大学オースティン校の研究者らにインスピレーションを与え、1年以上にわたって極小ロボットの「スマートな群れ」の作成に取り組んできた。研究者らはこれらの間の社会的相互作用を設計した。小さな機械そのため、彼らは 1 つの調整されたグループとして行動し、個人としてまたはランダムに移動する場合よりも効率的にタスクを実行できます。

「これらすべてのグループは、鳥の群れ、魚の群れなど、グループの各メンバーは隣のメンバーと協力して行動するという自然な傾向があり、一緒に行動すると、単独で行動するよりも賢く、強くなり、より効率的になります」と、同大学准教授のYuebing Zheng氏は述べています。ウォーカー機械工学部とテキサス材料研究所は、「私たちはこれを実現するメカニズムについてさらに学び、それを再現できるかどうかを確認したかったのです。」

Zheng と彼のチームは、これらのイノベーションを最初に展示しました。論文が出版されましたで先端材料去年。しかし、彼らは物事をさらに一歩進めました新しい紙最近出版された科学の進歩。

新しい論文の中で、Zheng氏と彼のチームは、これらの群れに適応時間遅延と呼ばれる新しい特性を与えた。この概念により、群れ内の各マイクロロボットがその動作をローカル環境の変化に適応させることができます。これにより、群れは堅牢性、つまり群れの完全性を維持しながら環境の変化に迅速に対応する能力を損なうことなく、応答性が大幅に向上しました。

この発見は、制御可能な光のパターンを使用して集合的な方法でマイクロロボットに指示を与える新しい光学フィードバック システムに基づいています。このシステムは、研究者の2023年の論文で初めて発表され、最近、先端材料そしてそれはマイクロロボットの適応時間遅延の開発を促進しました。

適応型時間遅延戦略は、拡張性とより大きな機械への統合の可能性をもたらします。このアプローチにより、自律型ドローン群の運用効率が大幅に向上する可能性があります。同様に、トラックや乗用車の搬送車が応答性と堅牢性を向上させて、広範囲の高速道路を一斉に自律走行できるようになります。魚の群れが互いに通信し、追跡できるのと同じように、これらの機械も同様です。その結果、操作に多くのデータとエネルギーを必要とするあらゆる種類の中央制御が必要なくなります。

「ナノロボットは、単体では複雑な環境に弱い。血流や汚染水などの困難な状況で効果的に移動するのに苦労する」と、ナノロボットは述べた。Zheng の研究室の学生で、新しい論文の共著者。「この集団的な動きは、複雑な環境をうまくナビゲートし、効率的に目標に到達し、障害物や脅威を回避するのに役立ちます。」

この集団心理を実験室環境で証明したら、次のステップはさらに障害物を導入することです。これらの実験は静的な液体溶液中で行われました。次に、彼らは流れる液体の中でこの動作を繰り返すことを試みます。そして、それを生物体内で複製するために移動します。

完全に開発されると、これらのスマートな群れは高度な薬物送達部隊として機能し、世界をナビゲートできるようになります。人体防御を逃れて標的に薬を届けます。あるいは、iRobot ロボット掃除機のように動作することもできますが、汚染水の場合は、エリアの隅々までまとめて掃除します。