Дослідники під’єднали вухо коника до робота

У тому, що є неймовірним розвитком у галузі робототехніки, дослідники з Тель-Авівського університету успішно під’єднали вухо мертвого коника до робота. Робот міг приймати електричні сигнали від вуха та реагувати, і дослідники продемонстрували, що якщо вони хлопнуть один раз, вухо коника чує звук, в результаті чого робот рухається вперед. Якщо дослідники хлопнуть двічі, робот рухається назад.

Проектом керував Ідан Фішель, спільний магістерський студент під керівництвом доктора Бена М. Маоза факультету інженерії та школи нейробіології імені Іби та Аладара Флейшмана. Інші учасники роботи включають професорів Йоссі Йовеля та Аміра Аялі зі школи зоології та школи нейробіології Сагола, а також доктора Антонні Шейніна, Ідана, Йоні Аміта та Нету Шавіль.

Дослідження було опубліковано в журналі Sensors.

Інтеграція біологічних систем у технологічні системи

Команда спочатку почала з вивчення переваг біологічних систем і того, як їх можна інтегрувати у технологічні системи. Вони також розглянули, як мертві органи чуття коників можна використовувати як сенсори роботів.

“Ми обрали відчуття слуху, оскільки його можна легко порівняти з існуючими технологіями, на відміну від відчуття запаху, наприклад, де виклик значно більший”, – говорить доктор Маоз. “Наше завдання полягало в тому, щоб замінити електронний мікрофон робота на вухо мертвого комахи, використовувати здатність вуха виявляти електричні сигнали від середовища, в даному випадку звукові коливання в повітрі, і, за допомогою спеціальної мікросхеми, перетворити сигнал комахи на сигнал робота”.

Дослідники спочатку створили робота, який міг реагувати на сигнали оточення, а потім ізолювали та охарактеризували вухо мертвого коника та утримували його живим. На останньому етапі дослідження команда змогла розробити спосіб використання сигналів, отриманих вухом комахи, так, щоб їх можна було використовувати роботом. За словами дослідників, робот міг “чути” звуки та потім реагувати відповідно.

“Лабораторія професора Аялі має великий досвід роботи з кониками та розробила навички ізолювати та характеризувати вухо”, – пояснює доктор Маоз. “Лабораторія професора Йовеля створила робота та розробила код, який дозволяє роботові реагувати на електричні аудіосигнали. А моя лабораторія розробила спеціальний пристрій – Ear-on-a-Chip – який дозволяє вуху залишатися живим протягом експерименту, забезпечуючи йому кисень та харчування, а також дозволяючи електричні сигнали виходити з вуха коника та посилювати та передавати їх роботові.

Більш чутливі та енергоефективні

Біологічні системи у багатьох аспектах значно перевершують технологічні системи. Вони не тільки більш чутливі, але також більш енергоефективні.

“Загалом, біологічні системи мають величезну перевагу над технологічними системами – як у плані чутливості, так і в плані енергоспоживання”, – продовжує доктор Маоз. “Ця ініціатива дослідників Тель-Авівського університету відкриває двері до сенсорної інтеграції між роботами та комахами – і може зробити багато більш громіздких та дорогих розробок у галузі робототехніки зайвими”.

“Повинно бути зрозуміло, що біологічні системи витрачають зanedбані енергію порівняно з електронними системами. Вони мініатюрні, а тому також надзвичайно економічні та ефективні. Для порівняння, ноутбук споживає близько 100 Вт на годину, тоді як людський мозок споживає близько 20 Вт на добу”, – говорить доктор Маоз. “Природа значно більш просунута, ніж ми, тому ми повинні використовувати її. Принцип, який ми продемонстрували, можна використовувати та застосовувати до інших відчуттів, таких як запах, зір та дотик. Наприклад, деякі тварини мають неймовірні можливості виявляти вибухові речовини або наркотики; створення робота з біологічним нісом могло б допомогти нам зберегти людське життя та ідентифікувати злочинців тим способом, який зараз неможливий. Деякі тварини знають, як виявляти захворювання. Інші можуть відчувати землетруси. Небо – це межа”.

Багато досягнень у галузі робототехніки можна віднести до натхнення від природи. Це особливо вірно, коли мова йде про комах, які постійно використовуються дослідниками для повторення їхньої ефективності серед роботизованих систем.