Robot học và AI vật lý

Vật liệu in 3D mới cảm nhận được chuyển động của chính mình

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Một nhóm nghiên cứu tại MIT đã phát triển một phương pháp mới để in 3D vật liệu có tính chất cơ học có thể điều chỉnh, cho phép chúng cảm nhận chuyển động của chính mình và tương tác với môi trường. Nhóm nghiên cứu đã tạo ra các cấu trúc cảm biến bằng một vật liệu và một lần in 3D.

Họ đầu tiên lấy vật liệu lưới in 3D và kết hợp mạng lưới kênh chứa khí vào cấu trúc trong quá trình in. Họ có thể rút ra thông tin về cách vật liệu di chuyển bằng cách đo thay đổi áp suất trong các kênh khi cấu trúc bị nén, uốn cong hoặc kéo giãn.

Vật liệu lưới bao gồm các tế bào đơn trong một mẫu lặp lại, và bằng cách thay đổi kích thước hoặc hình dạng của các tế bào, tính chất cơ học của vật liệu được thay đổi.

Phương pháp mới này có thể giúp tạo ra robot mềm linh hoạt với cảm biến nhúng cho phép robot hiểu tư thế và chuyển động của mình. Nó cũng có thể dẫn đến sự phát triển của thiết bị thông minh đeo được có thể tùy chỉnh.

Lillian Chin là đồng tác giả chính và là sinh viên sau đại học tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT (CSAIL).

“Ý tưởng trong công việc này là chúng ta có thể lấy bất kỳ vật liệu nào có thể in 3D và có một cách đơn giản để bố trí các kênh xuyên suốt vật liệu để chúng ta có thể cảm biến hóa cấu trúc. Và nếu bạn sử dụng vật liệu phức tạp, thì bạn có thể có chuyển động, nhận thức và cấu trúc tất cả trong một,” Chin nói.

Bài báo cũng bao gồm đồng tác giả chính Ryan Truby, một cựu nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại CSAIL và hiện là giáo sư trợ lý tại Đại học Northwestern; Annan Zhang, một sinh viên sau đại học tại CSAIL; và tác giả cấp cao Daniela Rus, người giữ chức danh Giáo sư Andrew và Erna Viterbi về kỹ thuật điện và khoa học máy tính và giám đốc CSAIL.

Nghiên cứu được công bố trên Science Advances.

Kỹ Thuật In 3D

Nhóm nghiên cứu dựa vào in 3D để kết hợp kênh chứa khí trực tiếp vào các thanh cấu trúc lưới. Khi cấu trúc trải qua chuyển động hoặc bị nén, các kênh bị biến dạng và thể tích khí bên trong thay đổi. Quá trình này cho phép các nhà nghiên cứu đo thay đổi áp suất tương ứng bằng cảm biến áp suất thông dụng, cung cấp thông tin phản hồi về cách vật liệu bị biến dạng.

“Nếu bạn kéo giãn một chiếc dây cao su, nó sẽ mất một chút thời gian để trở lại vị trí ban đầu. Nhưng vì chúng tôi sử dụng khí và biến dạng tương đối ổn định, chúng tôi không có những tính chất thay đổi theo thời gian như vậy. Thông tin mà chúng tôi thu được từ cảm biến của mình rất sạch,” Chin nói.

Nhóm nghiên cứu kết hợp kênh vào cấu trúc bằng cách sử dụng kỹ thuật in 3D xử lý ánh sáng kỹ thuật số. Phương pháp này liên quan đến việc cấu trúc được kéo lên từ một bể nhựa và được làm cứng thành hình dạng chính xác bằng ánh sáng được chiếu. Một hình ảnh được chiếu lên nhựa ướt và các khu vực bị ánh sáng chiếu sẽ được làm cứng.

Khi quá trình tiến triển, nhựa dính sẽ nhỏ giọt và bị kẹt trong các kênh, điều này có nghĩa là nhóm nghiên cứu phải loại bỏ bất kỳ nhựa thừa nào trước khi nó được làm cứng. Họ đã làm điều này bằng cách sử dụng hỗn hợp của không khí nén, chân không và làm sạch tỉ mỉ.

“Chúng tôi sẽ phải suy nghĩ thêm về quá trình thiết kế để nghĩ về quá trình làm sạch này, vì đó là thách thức chính,” Chin tiếp tục.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng quá trình này để tạo ra một số cấu trúc lưới và chứng minh rằng các kênh chứa khí có thể tạo ra phản hồi rõ ràng khi các cấu trúc bị nén hoặc uốn cong.

Robot Mềm HSA

Nhóm nghiên cứu cũng kết hợp cảm biến vào các cấu trúc auxetic chịu cắt có tính thuận tay (handed shearing auxetics, HSA), một lớp vật liệu mới được phát triển cho robot mềm có động cơ. HSA có thể được kéo giãn và xoắn cùng một lúc, cho phép chúng hoạt động như các cơ cấu chấp hành hiệu quả cho robot mềm. Tuy nhiên, HSA khó “cảm biến hóa” do hình dạng phức tạp của chúng.

Nhóm nghiên cứu đã in 3D một trong những robot mềm HSA này, có thể thực hiện các chuyển động khác nhau như uốn cong và xoắn. Nó sau đó được đưa qua một loạt các chuyển động trong hơn 18 giờ, và dữ liệu cảm biến được sử dụng để đào tạo một mạng nơ-ron có thể dự đoán chính xác chuyển động của robot.

“Các nhà khoa học vật liệu đã làm việc chăm chỉ để tối ưu hóa vật liệu được thiết kế cấu trúc cho chức năng. Điều này dường như là một ý tưởng đơn giản nhưng mạnh mẽ để kết nối những gì các nhà nghiên cứu đã làm với lĩnh vực nhận thức này. Ngay khi chúng tôi thêm cảm biến, thì các nhà nghiên cứu robot như tôi có thể sử dụng điều này như một vật liệu chủ động, không chỉ là vật liệu bị động,” Chin nói.

“Cảm biến hóa robot mềm với cảm biến giống da liên tục đã là một thách thức mở trong lĩnh vực này. Phương pháp mới này cung cấp khả năng cảm nhận chính xác vị trí và chuyển động của chính mình cho robot mềm và mở cửa cho việc khám phá thế giới thông qua cảm giác chạm,” Rus tiếp tục.

Chin và nhóm nghiên cứu cho biết tương lai của công nghệ này có thể dẫn đến những thứ như mũ bảo hiểm bóng bầu dục Mỹ được thiết kế riêng cho đầu của một cầu thủ cụ thể. Những chiếc mũ bảo hiểm này sẽ có khả năng cảm biến trong cấu trúc bên trong, tăng độ chính xác của phản hồi từ va chạm trên sân.

Alex dẫn dắt hoạt động tin tức được hỗ trợ bởi AI của Unite.AI, kết hợp báo chí, nghiên cứu và tự động hoá để hỗ trợ việc đưa tin về trí tuệ nhân tạo một cách kịp thời và có khả năng mở rộng. Công việc của anh giúp đảm bảo các phát triển AI mới nổi được đưa lên một cách hiệu quả trong khi vẫn duy trì tiêu chuẩn biên tập của tờ báo.