Aktualita z fyziky: Vědci vyvinuli chytrou pěnu, která dokáže rozpoznat vlastní deformace

Aktualita z fyziky: Vědci vyvinuli chytrou pěnu, která dokáže rozpoznat vlastní deformace

Fyzika / článek

Elastickou pěnu, která umí sama detekovat vlastní deformace, nedávno vyrobili vědci z americké Cornellovy univerzity. Jejich systém využívá k měření tvarových změn optická vlákna a techniku strojového učení. Výzkum by mohl vést k vývoji měkkých robotů, kteří budou schopni citlivě vnímat změny ve svém okolí a snáze se vyrovnávat s poškozením.

Robota si lidé často představují jen jako neohebný stroj z kovu nebo plastu. Jenže v posledních letech se o slovo čím dál častěji hlásí odvětví zvané „soft robotics“. Cílem měkké robotiky je – jak už název napovídá - výroba robota, který bude měkký, ohebný a v mnoha ohledech podobný živým organismům.

Aby roboti mohli co nejlépe využívat všech svých schopností, potřebují znát svůj tvar a „cítit“ deformace. To jim zajistí lepší schopnost pohybu a umožní, aby se sami chránili a zotavovali z případného poškození. Běžný robot, který pracuje autonomně, se snadno poškodí, přesto může dál pokračovat v určitém pohybu a dostat své končetiny do zcela jiné pozice, než která odpovídá požadované činnosti.

V předchozích pokusech sestrojit „samocítící“ systém vědci využívali senzory, které byly přimontovány k povrchu nebo byly do povrchové vrstvy zapuštěny. Každý z těchto detektorů registroval jinou specifickou veličinu, třeba změny tlaku nebo pohyb končetin robota. Takové systémy však poskytují jen omezené informace o celkovém tvaru a rozmístění jednotlivých prvků a vůbec žádné informace o změnách těchto parametrů. Pro vyřešení tohoto problému je potřeba mít k dispozici analogii pokožky anebo vnitřní senzory, které budou pracovat jako nervový systém živých organismů.

Problémem se teď zabývali fyzici a technici z Organic Robotics Laboratory na Cornellově univerzitě v New Yorku. Aby dokázali takový systém vyvinout, použili optická vlákna a silikonovou pěnu. Pole 30 optických vláken umístili do silikonové pěny, kterou pak více než 2 000krát ohýbali a kroutili. Přitom měřili změny intenzity světla, které opouští optické pole.

Optická vlákna přenášejí světlo do pěny, to se tam rozptyluje a část světelného záření proniká zpět do vláken. Když se pěna deformuje, intenzita světla, vracejícího se do optických vláken, se mění. Tyto změny fyzici použili k vypracování modelu, který mapuje vzájemnou závislost změn intenzity světla a velikost deformace pěny.

To jim umožnilo vycvičit systém strojového učení tak, že by nakonec mohl se 100% přesností určovat, jakým směrem byla pěna ohýbána a kroucena. Velikost deformace navíc bylo možné určit se střední chybou pouhých 0,06°. Pěna se ohýbala a kroutila v rozsahu až 180°.

Současný model „chytré“ elastické pěny používá silný zdroj světla a kameru. Ty jsou umístěné mimo pěnu, což by však pro autonomní roboty bylo velice nepraktické. V praxi proto bude třeba světelný zdroj i kameru nahradit mnohem menšími elektroluminiscenčními diodami a fotodiodami a ty společně s optickými vlákny zabudovat do snadno tvarovatelných spouštěčů a pohonných jednotek robotického systému.

Systém zatím umí detekovat pouze čtyři druhy deformací. Vědci však věří, že s pomocí technik umělé inteligence budou schopni vytvořit modely, které budou rozpoznávat i jiné změny tvaru, a dokonce i zcela nahodilé deformace. Dokud určitá deformace způsobuje změny v rozptylu světla, je podle vědců možné vytvořit i model, který ji bude schopen detekovat.

Měkký robot, který cítí svůj tvar, se bude snadněji ovládat než současné robotické systémy. Mohl by se tak stát třeba užitečným pomocníkem v domácnosti. Poznatky z výzkumu amerických vědců by mohly najít uplatnění také například v oblasti protetiky a přispět k vývoji pohodlnějších a funkčnějších protéz, které budou schopny provádět daleko složitější úkony než ty dnešní.

Výzkum byl popsán v Science Robotics.


Mohlo by vás zajímat:

Nová definice kilogramu
Neutrina vrhají nové světlo na fúzní reakce uvnitř Slunce
Zvuk pomáhá tisknout
Jak dlouho trvá fotoefekt?

Kompletní archiv Aktualit z fyziky

Tento článek jsme automaticky naimportovali z předchozího redakčního systému. Pokud se v něm něco pokazilo, dejte nám prosím vědět.