Forscher der UC Santa Barbara und der TU Dresden lassen die Grenzen zwischen Robotik und Werkstoffen verschwimmen, indem sie ein materialähnliches Kollektiv von Robotern mit biologisch inspirierten Verhaltensweisen nachweisen. „Wir haben einen Weg gefunden, wie sich Roboter eher wie ein Material verhalten können“, sagt Matthew Devlin, ein ehemaliger Doktorand im Labor von UCSB-Maschinenbauprofessor Elliot Hawkes und Hauptautor der Arbeit. Die Mitglieder des Kollektivs bestehen aus einzelnen, scheibenförmigen autonomen Robotern, die wie kleine Hockey-Pucks aussehen, und sind so programmiert, dass sie sich zu verschiedenen Formen mit unterschiedlichen Materialeigenschaften zusammensetzen.
Von besonderem Interesse für das Forschungsteam war die Herausforderung, ein Robotermaterial zu schaffen, das sowohl steif und stark ist als auch fließen kann, wenn eine neue Form benötigt wird. Anstatt auf äußere Kräfte zu reagieren, um eine Form zu erhalten, würden Roboterwerkstoffe idealerweise auf interne Signale reagieren, erklärte Hawkes, und eine Form annehmen und beibehalten können, „aber auch in der Lage sein, selektiv in eine neue Form zu fließen“.
Von der Biologie inspiriert: Ein Robotermaterial mit Anpassungsfähigkeit
Als Inspiration dienten den Forschern frühere Arbeiten von Otger Campàs, einem ehemaligen UCSB-Professor und jetzigen Direktor des Exzellenzclusters Physik des Lebens an der TU Dresden, über die physikalische Form von Embryonen. „Lebende embryonale Gewebe sind die ultimativen intelligenten Materialien“, sagte er. „Sie haben die Fähigkeit, sich selbst zu formen, sich selbst zu heilen und sogar ihre Materialstärke in Raum und Zeit zu kontrollieren.“ Während seiner Zeit an der UCSB entdeckte sein Labor, dass Embryonen wie Glas schmelzen können, um sich selbst zu formen. „Um sich selbst zu formen, können Zellen in Embryonen das Gewebe zwischen flüssigem und festem Zustand wechseln lassen; ein Phänomen, das in der Physik als Steifigkeitsübergänge bekannt ist“, fügte er hinzu.
Während der Entwicklung eines Embryos haben die Zellen die bemerkenswerte Fähigkeit, sich umeinander herum anzuordnen und den Organismus von einem Klumpen undifferenzierter Zellen in eine Ansammlung diskreter Formen – wie Hände und Füße – und verschiedener Konsistenzen, wie Knochen und Gehirn, zu verwandeln. Die Forscher konzentrierten sich darauf, drei biologische Prozesse zu ermöglichen, die hinter diesen Steifigkeitsübergängen stehen: die aktiven Kräfte, die die sich entwickelnden Zellen aufeinander ausüben und die es ihnen ermöglichen, sich umeinander zu bewegen; die biochemischen Signale, die es diesen Zellen ermöglichen, ihre Bewegungen in Raum und Zeit zu koordinieren; und ihre Fähigkeit, aneinander zu haften, was letztlich die Steifigkeit der endgültigen Form des Organismus bewirkt.
In der Welt der Roboter werden die intrazellulären Kräfte in tangentiale Kräfte zwischen den Einheiten übersetzt, die durch acht motorisierte Zahnräder entlang der kreisförmigen Außenseite jedes Roboters ermöglicht werden, die es ihnen erlauben, sich umeinander herum zu bewegen und sich gegenseitig zu stoßen, selbst auf engstem Raum.
Die biochemische Signalübertragung ist mit einem globalen Koordinatensystem vergleichbar. „Jede Zelle ,kennt' ihren Kopf und ihren Schwanz und weiß daher, in welche Richtung sie drücken und Kräfte anwenden muss“, erklärt Hawkes. Auf diese Weise gelingt es dem Zellkollektiv, die Form des Gewebes zu verändern, zum Beispiel wenn sie sich nebeneinander aufstellen und den Körper verlängern.
In den Robotern wird dieses Kunststück durch Lichtsensoren auf der Oberseite jedes Roboters mit Polarisationsfiltern vollbracht. Wenn Licht auf diese Sensoren fällt, sagt ihnen die Polarisation des Lichts, in welche Richtung sie ihre Zahnräder drehen und damit ihre Form verändern sollen. „Man kann ihnen unter einem konstanten Lichtfeld einfach sagen, in welche Richtung sie gehen sollen, und sie können sich alle aufstellen und tun, was sie tun müssen“, fügte Devlin hinzu.
Die Rolle der Signalfluktuationen
Für die Zell-Zell-Adhäsion verwendeten die Forscher Magnete, die in den Umfang der Robotereinheiten integriert waren und die so gedreht werden konnten, dass sie jeden anderen Roboter anzogen. Bei der Prüfung der Roboter auf Herz und Nieren stellten die Forscher fest, dass Signalfluktuationen – Schwankungen in den an die Roboter gesendeten Signalen – eine entscheidende Rolle für deren Fähigkeit spielen, die erforderlichen Formen und Gestalten anzunehmen. „Wir hatten zuvor gezeigt, dass in lebenden Embryonen die Fluktuationen der von den Zellen erzeugten Kräfte der Schlüssel dazu sind, ein festes Gewebe in ein flüssiges zu verwandeln. Also haben wir die Kraftschwankungen in den Robotern kodiert“, so Campàs.
Im Roboterkollektiv macht die Interaktion zwischen den Signalfluktuationen und den Kräften zwischen den Einheiten den Unterschied zwischen einem dicht gepackten, unbeweglichen Kollektiv und einem flüssigeren aus. „Wenn man beides erhöht, vor allem die Fluktuationen, erhält man im Grunde ein fließenderes Material“, so Devlin. „Dadurch kann das Kollektiv seine Form verändern. Wenn man die Kraftfluktuationen ausschaltet, wird das Kollektiv wieder starr.“
Wichtig ist, dass diese Signalfluktuationen es dem Roboterkollektiv ermöglichen, seine Form- und Kraftänderungen mit einer geringeren Durchschnittsleistung zu erreichen, als wenn das Signal konstant an wäre und die Roboter alle ständig aufeinander drücken würden. „Das ist ein interessantes Ergebnis, nach dem wir nicht gesucht haben, sondern das wir erst entdeckt haben, als wir anfingen, Daten über das Verhalten der Roboter zu sammeln“, so Hawkes. Das ist wichtig für die Entwicklung von Robotern, die mit einem begrenzten Energiebudget auskommen müssen", fügte er hinzu.
So konnten die Forscher die Gruppe von Robotern so abstimmen und steuern, dass sie sich wie ein intelligentes Material verhielt: Teile der Gruppe schalteten dynamische Kräfte zwischen den Robotern ein und verflüssigten das Kollektiv, während sich die Roboter in anderen Bereichen einfach aneinander festhielten, um ein starres Material zu schaffen. Durch die Modulation dieser Verhaltensweisen in der gesamten Robotergruppe und im Laufe der Zeit konnten die Forscher Robotermaterialien schaffen, die schwere Lasten tragen, sich aber auch neu formen, Objekte manipulieren und sich sogar selbst heilen können.
Potenzial für die Zukunft: Skalierung und maschinelles Lernen
Derzeit besteht das Roboterkollektiv aus einer kleinen Anzahl (20) relativ großer Einheiten. Simulationen, die von Sangwoo Kim, einem ehemaligen Postdoktoranden des Campàs-Labors und jetzigen Assistenzprofessor an der EPFL, durchgeführt wurden, zeigen jedoch, dass das System auf eine größere Anzahl miniaturisierter Einheiten skaliert werden kann, um einen materialähnlichen Aspekt zu erreichen.
Über die Robotik hinaus, so heißt es in dem Papier, könnten diese und ähnliche Roboterkollektive „die Untersuchung von Phasenübergängen in aktiver Materie, die Eigenschaften aktiver Mechanik in Partikelsystemen und möglicherweise die Definition von Hypothesen für die biologische Forschung ermöglichen“. In Kombination mit aktuellen Steuerungen und Strategien des maschinellen Lernens könnte die Arbeit mit diesen Roboterkollektiven zu neuen Fähigkeiten bei Roboterwerkstoffen führen, die bisher noch nicht entdeckt und verstanden wurden.
