Исследователи из Амстердамского университета представили новый класс метаматериалов, способных изменять форму, адаптировать свое поведение и даже перемещаться без центрального управления. Работа опубликована в Nature Physics. В отличие от обычных материалов, которые реагируют на внешние воздействия фиксированным образом, эти системы ведут себя скорее как живые ткани, корректируя действия на основе предыдущего опыта.
«Самым захватывающим стало то, что обучение дает нашим метаматериалам возможность эволюционировать — как только система начинает учиться, ее потенциал кажется практически безграничным», — говорит ведущий исследователь Яо Ду.
Как устроена система
Материалы состоят из цепочек одинаковых моторизованных шарниров, соединенных эластичной конструкцией. Каждый шарнир содержит микроконтроллер, который отслеживает собственное движение, сохраняет историю состояний и взаимодействует с соседними элементами.
Благодаря этому поведение материала координируется локально, без необходимости единого управляющего центра. Каждый шарнир создает крутящий момент на основе информации о соседях и о собственном состоянии, изменяя жесткость и положение. В результате цепь динамически перестраивается, адаптируясь к условиям окружающей среды.
Процесс обучения
Метаматериалы обучаются через многократные взаимодействия. Исследователи сгибают отдельные шарниры, используя их как входные сигналы, и направляют другие шарниры в желаемую форму. С каждым циклом система корректирует силы, прикладываемые шарнирами, чтобы точнее воспроизводить желаемую конфигурацию.
Со временем материал способен автоматически повторять обученную форму при повторении того же сигнала, переключаться между несколькими конфигурациями и даже забывать старые формы, чтобы усвоить новые. Эта способность к адаптации позволяет системам выполнять задачи, обычно требующие программируемых роботов.
Материал, который «думает» сам
Эти метаматериалы демонстрируют, что интеллект может возникать из взаимодействия простых компонентов, а не от сложного центрального процессора.
«Распределяя процесс принятия решений по самому материалу, мы показываем, как машины будущего могут стать более гибкими, устойчивыми и способными действовать в непредсказуемых условиях», — отмечает Ду.
Системы уже умеют выполнять базовые задачи, такие как захват предметов или перемещение по поверхности, подобно простым живым организмам. Это значительно расширяет возможности по сравнению с ранними прототипами, которые могли двигаться, но не адаптировались и не обучались.
Следующим шагом исследователи планируют внедрить поведение, зависящее от времени. Это позволит материалу переключаться между различными способами движения, например ползать или перекатываться, в зависимости от внешних условий. Команда также собирается изучить работу системы в шумной среде, где реакции становятся вероятностными, а не строго фиксированными.
Сочетание физической конструкции и адаптивного интеллекта открывает новые возможности в робототехнике, гибких машинах и умных материалах, которые сами реагируют на окружающую среду. По словам исследователей, это открывает путь от обычных статичных конструкций к системам, которые могут учиться, развиваться и работать автономно, например, доставлять грузы, помогать в медицине или менять форму под условия эксплуатации.