選択的に自己再プログラム可能な材料

Aug 06, 2023

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自動化された製造は今日どこにでも普及していますが、かつては最初の完全自動化された工業プロセスを作成したとされるオリバー・エバンスのような発明家によって、1700 年代後半に建設され徐々に自動化された製粉工場で誕生した初期の分野でした。 自動化された構造や機械を作成するプロセスは依然として非常にトップダウンであり、人間、工場、またはロボットが組み立てと製造を行う必要があります。

しかし、自然が組み立てを行う方法は遍在的にボトムアップです。 動物や植物は細胞レベルで自己集合し、タンパク質に依存して、私たちを動かし続けるさまざまな機能をすべてコード化する標的幾何学に自己折り畳みします。 より生物にインスピレーションを得たボトムアップの組み立てアプローチを実現するには、人間が設計した材料自体がより優れた性能を発揮する必要があります。 ただし、自然の多用途性を模倣できる方法でそれらを拡張可能、選択的、および再プログラム可能にすることは、いくつかの問題を意味します。

現在、MIT のコンピューターサイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の研究者らは、新しい方法でこれらの成長痛を克服しようと試みています。それは、磁気的に再プログラム可能な材料を導入し、ロボットの立方体のように、さまざまな部品をコーティングして自己組織化させることです。 彼らのプロセスの鍵となるのは、これらの磁気プログラムが接続する対象を高度に選択し、特定の形状や選択された構成への堅牢な自己組織化を可能にする方法です。

研究者らが使用した軟磁性材料のコーティングは、安価な冷蔵庫の磁石から供給されており、研究者が構築した各立方体の各面に磁気痕跡を与えています。 シグネチャにより、平行移動と回転の両方において、各面が他のすべての立方体のうちの 1 つの面のみに対して選択的に引き付けられることが保証されます。 キューブはすべて、約 23 セントで動作し、非常に細かい解像度で磁気的にプログラムできます。 それらを水槽に投げ込むと（デモでは 8 つの立方体を使用しました）、完全にランダムな撹乱を加えて（箱の中で振るだけでも構いません）、それらは互いにぶつかります。 間違った配偶者に出会うと離れてしまいますが、適切な配偶者を見つけると愛着を持ちます。

たとえて言えば、椅子を組み立てるのに必要な一連の家具の部品を考えることです。 従来、部品を手作業で組み立てて椅子を作るには一連の指示が必要でしたが（トップダウンアプローチ）、研究者の方法を使用すると、これらの同じ部品が磁気的にプログラムされると、単に指示を与えるだけで自動的に組み立てられて椅子になります。それらを衝突させるランダムな妨害。 しかし、生成される署名がなければ、椅子は脚を間違った場所に組み立てることになります。

「この研究は、特定の構造を自己組織化できる分解能、コスト、効率の点で一歩前進です」と、関連機関である MIT 電気工学・コンピュータサイエンス学科 (EECS) の博士課程の学生である Martin Nisser 氏は述べています。 CSAIL の博士であり、このシステムに関する新しい論文の筆頭著者でもあります。 「これまでの自己組織化の研究では、通常、パズルのピースのように、個々の部品が幾何学的に異なることが必要であり、そのためにはすべての部品を個別に製造する必要がありました。しかし、磁気プログラムを使用すると、均質な部品を大量に製造し、特定の部品を取得するようにプログラムすることができます。」ターゲット構造、そして重要なことは、パーツを新たに作り直すことなく、後で新しい形状を獲得するように再プログラムすることです。」

チームの磁気プロッティングマシンを使用すると、立方体をプロッターに戻して再プログラムすることができます。 プロッターがマテリアルに触れるたびに、立方体の軟磁性コーティング上に「北」または「南」方向の磁性ピクセルが作成され、必要に応じて立方体を再利用して新しいターゲット形状を組み立てることができます。 プロットする前に、検索アルゴリズムによって各シグネチャが以前にプログラムされたすべてのシグネチャとの相互互換性をチェックし、自己アセンブリを成功させるのに十分な選択性があることを確認します。

自己組織化では、パッシブまたはアクティブのルートを選択できます。 アクティブなアセンブリでは、ロボット部品はその動作をオンラインで調整して、隣接する部品の位置を特定、配置し、結合します。各モジュールには、自己組み立てに必要な計算、センシング、および作動のためのハードウェアが組み込まれている必要があります。 さらに、各部品に組み込まれたアクチュエータをアクティブに制御して部品を動かすには、ループ内に人間またはコンピュータが必要です。 アクティブ アセンブリはさまざまなロボット システムの再構成に成功していますが、電子部品とアクチュエータのコストと複雑さが、自己組み立てハードウェアの数を増やしたり、サイズを小さくしたりする際の大きな障壁となっていました。

これらの研究者らのような受動的な手法では、組み込みの作動や制御は必要ありません。

プログラムされ、互いに衝突するエネルギーを与えるランダムな撹乱の下で解放されると、彼らは指導的な知性なしに自ら形状を変化させます。

たとえば、はしごや橋など、数百または数千の部品から構築される構造物が必要な場合、100 万もの異なる部品を製造したり、2 番目の構造物を組み立てる必要があるときにそれらの部品を再製造したりする必要はありません。 。

この目標に向けてチームが使用したトリックは、磁気署名の数学的記述にあり、各署名をピクセルの 2D マトリックスとして記述します。 これらのマトリックスは、接続すべきでない磁気的にプログラムされたパーツが相互作用して、反発するピクセルと同じ数の吸引ピクセルを生成することを保証し、平行移動と回転の両方においてすべての非嵌合パーツに依存しないようにします。

このシステムは現在、少数の立方体を使用して自己組織化を行うのに十分な性能を備えていますが、チームは署名の数学的記述をさらに開発したいと考えています。 特に、彼らは、計算コストのかかる検索アルゴリズムを回避しながら、非常に多数の立方体によるアセンブリを可能にする設計ヒューリスティックを活用したいと考えています。

「自己組織化プロセスは自然界のいたるところに存在し、私たちの周囲で見られる信じられないほど複雑で美しい生命をもたらしています」と、この論文には関与していないコロンビア大学のジェームズ・スカパ教授とサリー・スカパ教授のホッド・リプソン教授は言う。 「しかし、自己集合の基礎は技術者を困惑させている。結合する運命にある 2 つのタンパク質は、他の数十億のタンパク質のスープの中でどのようにしてお互いを見つけるのか? 答えがないため、これまでのところ、私たちは比較的単純な構造しか自己集合できていない。この論文は、この質問に答えるのに大いに役立ち、自己組織化ビルディング ブロックがお互いを見つける新しい方法を提案しています。自己組織化された複雑さ。」

「この問題にアダマール行列を適用するというこのイノベーションは、最初にロボット システムの 2 つの磁気要素間に選択的かつ独自の嵌合を与える磁気パターンの配置を確立し、その後磁気システムを構築する、このような垂直統合ソリューションを開発する能力の鍵となります。システムを実験的に導入しました」と、論文には関与していないコーネル大学電気コンピュータ工学部助教授のアマル・エル・ガザリー氏は述べています。 「彼らは、2 つの要素を相互にのみペアにし、他の要素をペアにすることができず、最終的には相互作用する多くの要素から単一の望ましい形状を構築することができました。」

ニッセル氏は、EECS を最近卒業した 21 年のヤシャスウィニ マカラム氏と 22 年のファラズ ファルキ SM 氏と一緒にこの論文を執筆しました。二人とも元 CSAIL 所属です。 鈴木涼氏、カルガリー大学コンピューターサイエンス助教授。 MIT 准教授、EECS のステファニー・ミュラー氏は CSAIL 加盟者です。 彼らは、2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022) で研究を発表する予定です。

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