자연 생태계에서, 무리의 심리는 물고기 떼에서 벌집 그리고 개미 집단에 이르기까지 중요한 역할을 합니다. 이러한 집단적인 행동은 전체가 부분의 합을 초과하고 위협과 도전에 더 잘 대응할 수 있도록 해줍니다.
이 행동은 오스틴에 있는 텍사스 대학의 연구원들에게 영감을 주었고, 그들은 1년 이상 동안 미세 로봇의 “똑똑한 무리”를 만들기 위해 노력해 왔습니다.
연구원들은 이 작은 기계들 사이의 사회적 상호작용을 조작하여 그들이 하나의 협력된 그룹으로 활동할 수 있도록 했고, 그들이 개인으로 움직이거나 무작위로 움직일 때보다 더 나은 작업을 수행할 수 있도록 했습니다.
“이 모든 그룹, 새 떼, 물고기 떼, 그리고 다른 그룹의 각 구성원들은 이웃과 협력하여 일하기 위한 자연스러운 경향을 가지고 있으며, 함께 그들은 그들 자신보다 더 똑똑하고, 강하고, 더 효율적입니다,” 라고 워커 기계 공학부와 텍사스 재료 연구소의 부교수인 위빙 정이 말했습니다.
“우리는 이것을 일어나게 하는 메커니즘에 대해 더 많이 알고 우리가 그것을 재생산할 수 있는지 확인하고 싶었습니다.”
Zheng과 그의 팀은 작년 Advanced Materials에 발표된 논문에서 이러한 혁신을 처음으로 보여주었습니다.
그러나 그들은 Science Advances에 최근 게재된 새로운 논문에서 한 걸음 더 나아갔습니다.
새로운 논문에서, Zheng과 그의 팀은 이 무리들에게 적응적 시간 지연이라고 불리는 새로운 특성을 주었습니다.
이 개념을 사용하면 군집 내의 각 마이크로 로봇이 로컬 환경의 변화에 따라 움직임을 조정할 수 있습니다.
이렇게 함으로써, 그 무리는 그 견고성, 즉 그 무리의 완전성을 유지하면서 어떠한 환경 변화에도 신속하게 대응할 수 있는 능력을 감소시키지 않으면서 반응성의 현저한 증가를 보여주었습니다.
이 발견은 새로운 광학 피드백 시스템, 즉 제어 가능한 빛 패턴을 사용하여 이러한 마이크로 로봇을 집단적인 방식으로 지시할 수 있는 능력을 기반으로 합니다.
이 시스템은 최근 Advanced Materials에 의해 “편집자의 선택”으로 선정된 연구원들의 2023년 논문에서 처음 공개되었으며 마이크로로봇을 위한 적응형 시간 지연 개발을 용이하게 했습니다.
적응형 시간 지연 전략은 확장성과 더 큰 기계로의 통합 가능성을 제공합니다.
이 접근 방식은 자율 드론 함대의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
마찬가지로 트럭과 자동차의 운송이 응답성과 견고성을 향상시키면서 광범위한 고속도로 주행을 동시에 자율적으로 탐색할 수 있습니다.
물고기 떼들이 서로 의사소통하고 따라 할 수 있는 것과 같은 방법으로, 이 기계들도 마찬가지일 것입니다.
따라서 더 많은 데이터와 에너지가 필요한 중앙 제어 장치가 필요하지 않습니다.
“나노로봇은 개인적으로 복잡한 환경에 취약합니다; 혈류나 오염된 물과 같은 도전적인 환경에서 효과적으로 길을 찾는 데 어려움을 겪습니다,” 라고 Zhihan Chen 박사 연구원이자 새로운 논문의 공동저자인 Zhihan Chen이 말했습니다.
“이러한 집단적 움직임은 복잡한 환경을 더 잘 탐색하고 목표에 효율적으로 도달하고 장애물이나 위협을 피할 수 있도록 도와줍니다.”
실험실 환경에서 이러한 군집 심리를 입증한 다음 단계는 더 많은 장애물을 도입하는 것입니다.
이러한 실험은 정적인 액체 용액에서 수행되었습니다.
다음으로 흐르는 액체에서 행동을 반복하려고 합니다.
그리고 나서 그들은 유기체 안에서 그것을 복제하기 위해 움직일 것입니다.
일단 완전히 개발되면, 이 스마트한 무리들은 인체를 탐색하고 목표물로 의약품을 가져오기 위해 인체의 방어를 피할 수 있는 첨단 약물 전달 부대의 역할을 할 수 있습니다. 또는, 아이로봇 로봇 진공청소기처럼 작동할 수 있지만, 오염된 물의 경우, 한 지역의 모든 부분을 함께 청소할 수 있습니다.