數百個微型機器人在塑造受生物啟發的形狀

數以百計的小型機器人可以在一個團隊中合作，以純粹基于本地交流和移動而無需底層總體規劃的方式創建具有生物學靈感的形狀。為了實現這一目標，來自EMBL，CRG和布里斯托爾機器人實驗室的研究人員向蜂群機器人引入了自組織的生物學原理。結果已經發表在《科學機器人》上。

EMBL巴塞羅那小組組長詹姆斯·夏普說：“我們表明，有可能將自然界的自組織概念應用于機器人等人類技術。” “這令人著迷，因為與我們在生物學中看到的堅固性相比，技術非常脆弱。如果汽車發動機的一個部件發生故障，通常會導致汽車無法工作。相反，當生物系統中的一個部件發生故障時，例如，如果一個單元意外死亡，它不會破壞整個系統，通常以后會被另一個單元替換。如果我們能夠在技??術上實現相同的自組織和自我修復，則可以使它變得更加有用比現在。”

在機器人群中看到的形狀形成

完整的實驗平均持續三個半小時。受生物學啟發，這些機器人可以存儲形態發生子，即攜帶圖案信息的虛擬分子。顏色信號的各個機器人的形態發生素濃度：綠色表示非常高的形態發生素的值，藍，紫指示較低的值，并且沒有顏色表示虛擬不存在在該形態發生素的機器人。每個機器人的形態發生子濃度會廣播到10厘米范圍內的相鄰機器人。出現的斑點的整體模式驅動機器人的重新定位，以生長出從群伸出的突起。

團隊在投幣式機器人中安裝的唯一信息是如何與鄰居互動的基本規則。實際上，他們專門對群體中的機器人進行了編程，使其行為類似于組織中的細胞。這些“遺傳”規則模仿了自然界觀察到的圖靈模式的系統，例如手指在手上的排列或豹子上的斑點。通過這種方式，該項目匯集了艾倫·圖靈(Alan Turing)的兩個著迷點：計算機科學和生物學中的模式形成。