新开发的数学规则允许虚拟的微型机器人群体无需蓝图即可进行建造。在计算机模拟中，这些机器人无需遵循任何计划，甚至无法理解任何计划，就能建造出类似蜂窝的结构。
蜜蜂、蚂蚁和白蚁不需要蓝图。它们或许有蚁后，但这些物种都不会培育建筑师或建筑经理。每只工蚁，或者说雄蜂，只是对诸如温度或建筑材料的存在与否等信号做出反应。与人类的制造不同，宏伟的设计源于雄蜂的集体行动——无需中央规划。
如今，宾夕法尼亚大学工程学院的研究人员开发出了一种数学规则，可以让虚拟的微型机器人群体完成同样的任务。在计算机模拟中，这些机器人无需遵循任何计划，甚至无法理解任何计划，就能建造出类似蜂窝的结构。
“虽然我们所做的只是第一步，但这是一种新的策略，最终可能引领制造业的新范式，”机械工程与应用力学（MEAM）副教授、《科学进展》（ Science Advances ）新论文《通过仿生分布式代理设计非确定性架构结构》的共同资深作者乔丹·雷尼（Jordan Raney）说道。“即使是3D打印机也是一步一步地工作的，这导致了我们所说的脆弱过程。一个简单的错误，比如喷嘴堵塞，就会毁掉整个过程。”
采用该团队新策略的制造工艺可能会更加稳健——不会因为一只蜜蜂犯错而导致整个蜂巢停止建造——并且适应性更强，能够在现场而非工厂建造复杂的结构。“我们只是触及了皮毛，”雷尼说。“我们习惯于使用执行计划的工具。在这里，我们要问：没有计划，秩序如何产生？”
建筑新范式
从石器到空间站，人类工程学依赖于规划：设想最终结果，然后分步设计并建造。即使是3D打印也遵循同样的逻辑，将模型切割成数千条精确的指令，供打印机执行。
“我们的方法与众不同之处在于，它避开了整个范式，”MEAM 的 Asa Whitney 教授、通用机器人、自动化、传感和感知 (GRASP) 实验室主任 Ruzena Bajcsy 以及该论文的另一位共同资深作者 Mark Yim 说道。“没有预先编写的脚本，没有集中式的计划。每个机器人只是对周围环境做出反应。”
由于单个机器人无需了解全局，即使某些机器人发生故障或偏离路线，施工仍可继续进行。由于所有机器人同时运行，无需等待轮流操作，未来整个过程可能会更快，并且对单个机器人故障的承受能力更强。
虽然受到自然的启发，研究人员并没有试图精确模仿蜜蜂、蚂蚁或其他自然界建造者的行为。与经常从大脑中寻找学习算法设计线索的人工智能研究人员不同，这个团队并没有试图复制生物学。
相反，他们关注的是大自然所采用的更深层次的原理：简单的行为，重复多次，可以累积起来创造出复杂而有用的东西。“我们想要的是一个结构源于行为的系统，”雷尼说，“这并不是因为机器人知道自己在建造什么，而是因为它们遵循了一套正确的本地规则。”
难点在于弄清楚这些规则应该是什么。“编程让机器人对周围环境做出反应的方法数不胜数，”Yim说。“我们必须把范围缩小到简单但仍然有用的规则。”最后，团队集中精力解决几个基本问题：当一个机器人撞到另一个机器人建造的物体时，它应该怎么做？它应该左转还是右转，转多少？每个机器人应该走多远才停下来？
这产生了十几个变量——例如机器人的速度以及它们左转或右转的角度——研究人员在多次模拟过程中对这些变量进行了研究。“通过模拟机器人的活动，”雷尼说，“我们可以专注于微调哪些规则最为重要。”
最终，系统中无序程度对最终结构的影响至关重要。“我们改变的参数（例如旋转角度）越多，最终结构的变化就越大，”Yim说道。宾夕法尼亚大学工程学院先前的研究发现，在蜂窝状结构中添加适量的无序结构实际上可以增强其韧性。“我们本质上找到了一个杠杆，可以改变最终成品的几何形状，从而影响其抗裂性能，”雷尼补充道。
在现实中构建蜂群
虽然团队已经制作出原型，但距离真正打造出一个机器人集群仍有一步之遥。首先，他们计划更新模拟系统，以更好地反映微型机器人在现实世界中的运作方式。“在我们早期的模型中，我们设想机器人像迷你3D打印机一样，沿着直线铺设材料，”Yim说道，“但这或许不是最实用的方法。更好的方法或许是利用电化学，让机器人在自身周围生长金属结构。”
要实现这一目标，需要在制造能够移动、感知和与材料互动的微型机器人方面取得进展，但该团队认为，这个概念本身或许代表了他们最重要的进步。“我们希望这能让人们以新的方式思考万物的构建方式，”雷尼说道。“大自然并非始于一个总体规划，而是始于无数个细微的行动，这些行动汇聚成一个更宏大的景象。现在我们也在学习如何做到这一点。”
来源：宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院
