Während der Entwicklung eines Embryos haben Zellen die bemerkenswerte Fähigkeit, sich eigenständig anzuordnen und den Organismus komplex zu formen – in Hände, Füße oder Konsistenzen wie Hirn und Knochen. Um die Verformungen besser zu verstehen, hat die Forschungsgruppe um Prof. Otger Campàs (Direktor des Exzellenzclusters PoL an der TU Dresden und Mitautor der Studie) und Matthew Devlin (UCSB und Erstautor) einen Weg gefunden, damit sich Roboter-Gruppierungen materialähnlich verhalten. Ihre Ergebnisse haben sie am 20. Februar in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht.
Campàs‘ Arbeit über die physikalische Formung von Embryonen war die Inspiration, ein Robotermaterial zu entwickeln, das steif, dennoch formstark ist und damit auch neue Formen annehmen kann. Wurden Roboter bisher in einer Gruppe fest miteinander verbunden, war es nicht möglich, das Kollektiv derart umzugestalten, dass einzelne Teile ihre Form fließend ändern konnten. Die nun entwickelten scheibenartigen, autonomen Roboter sehen aus wie kleine Hockey-Pucks.
Sie sind so programmiert, dass sie sich zu verschiedenen Formen mit unterschiedlichen Materialstärken zusammensetzen – vergleichbar zur Flexibilität der Embryozellen. Campàs: „Um einen Embryo zu formen, können die Zellen in den Geweben zwischen flüssigem und festem Zustand wechseln, ein Phänomen, das in der Physik als Steifigkeitsübergänge bekannt ist.“ Die Forscher konzentrierten sich anschließend darauf, drei biologische Prozesse von Zellen auf Roboter zu übertragen:
aktive Kräfte, mit denen sich entwickelnde Zellen aufeinander einwirken, damit sie sich fortbewegen können; In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
biochemische Signalübertragung, die es Zellen ermöglicht, ihre Bewegungen in Raum und Zeit zu koordinieren;
die Fähigkeit der Zellen, aneinander zu haften, was letztlich die Steifigkeit der endgültigen Form des Organismus ausmacht.
Magnete ummanteln die Robotereinheiten und ermöglichen es ihnen, sich aneinander festzuhalten – dann verhält sich die gesamte Gruppe wie starres Material. Durch die Einführung dynamischer Kräfte zwischen den Einheiten verwandelten die Forschenden starre Kollektive in verformbare Materialien, die lebendes embryonales Gewebe widerspiegeln: Zusätzliche Kräfte wie in Zellen wurden durch tangentiale Kräfte zwischen den Robotereinheiten kodiert. Acht motorisierte Zahnräder entlang der runden Außenseite jedes Roboters ermöglichen diese Einwirkung. Mit der Steuerung dieser Kräfte zwischen den Robotern war das Forschungsteam in der Lage, Rekonfigurationen in ansonsten vollständig starren Kollektiven zu ermöglichen. Das Ergebnis: Die Robotergruppen formierten sich neu.
Intelligentes Material
Die biochemische Signalgebung vergleichen die Forscher mit einem globalen Koordinatensystem. „Jede Zelle kennt ihren Kopf und ihr Ende und weiß daher, in welche Richtung sie Kräfte anwenden muss“, erklärt Elliot Hawkes, Professor für Maschinenbau an der UCSB. Auf diese Weise gelingt es dem Zellkollektiv, die Form des Gewebes zu verändern, etwa wenn sie sich nebeneinander aufstellen und den Körper verlängern. In den Robotern wird diese Leistung durch Lichtsensoren mit Polarisationsfiltern auf der Oberseite jedes Roboters vollbracht: Wenn Licht auf die Sensoren fällt, dann bestimmt die Polarisation des Lichts, in welche Richtung die Roboter ihre Zahnräder drehen und ihre Form verändern müssen. „Man kann ihnen unter einem konstanten Lichtfeld einfach sagen, in welche Richtung sie gehen sollen“, fügte Devlin hinzu.
Auf diese Weise konnten die Forscher die Gruppe von Robotern so steuern, dass sie sich wie intelligentes Material verhielten: Teile der Gruppe schalteten die dynamischen Kräfte zwischen den Robotern ein und verflüssigten das Kollektiv, während die Roboter in anderen Teilen einfach aneinander festhielten und so ein starres Material bildeten. Indem sie dieses Verhalten über die gesamte Gruppe von Robotern hinweg im Laufe der Zeit steuern, konnten die Forscher Robotermaterialien schaffen, die nicht nur schwere Lasten tragen, sondern sich auch umformen, Objekte manipulieren und sogar selbst heilen können.
Derzeit besteht die Proof-of-Concept-Robotergruppe aus nur zwanzig Einheiten. Simulationen, die von Assistenzprofessor Sangwoo Kim (EPFL) im Labor von Campàs durchgeführt wurden, zeigen aber, dass das System auf eine größere Anzahl von miniaturisierten Einheiten skaliert werden kann. „Das könnte die Entwicklung von Robotermaterialien ermöglichen, die aus Tausenden von Einheiten bestehen, die unzählige Formen annehmen und ihre physikalischen Eigenschaften nach Belieben einstellen können, wodurch sich unser heutiges Konzept von Objekten ändern würde“, denkt Campàs voraus.
Neben Anwendungen, die über die Robotik hinausgehen, wie z. B. die Erforschung aktiver Materie in der Physik oder kollektiver Verhaltensweisen in der Biologie, könnte die Kombination dieser Roboter-Ensembles mit Strategien des maschinellen Lernens zu ihrer Steuerung bemerkenswerte Fähigkeiten im Bereich der Robotermaterialien hervorbringen.
