Предсказание того, когда и каким образом коллекции частиц, роботов или животных станут упорядоченными, остается сложной задачей для науки и техники.
В 19 веке ученые и инженеры разработали дисциплину статистической механики, которая предсказывает, как группы простых частиц переходят между порядком и беспорядком, например, когда набор случайно сталкивающихся атомов замерзает, образуя однородную кристаллическую решетку.
Сложнее предсказать коллективное поведение, которое может быть достигнуто, когда частицы станут более сложными, так что они смогут двигаться самостоятельно. Этот тип системы, наблюдаемый в птичьих стаях, колониях бактерий и роях роботов, получил название «активное вещество».
Как сообщалось в номере журнала от 1 января 2021 г. Наука, группа физиков и инженеров предложила новый принцип, по которому системы активной материи могут спонтанно упорядочиваться, без необходимости в инструкциях более высокого уровня или даже в запрограммированном взаимодействии между агентами. И они продемонстрировали этот принцип в различных системах, в том числе в группах периодически изменяющих форму роботов, называемых «smarticles» – умные активные частицы.
Теория, разработанная доктором Павлом Чвыковым из Массачусетского технологического института, когда он учился у профессора Джереми Инглиша, который сейчас работает исследователем в Физической школе Технологического института Джорджии, утверждает, что определенные типы активного вещества с достаточно грязным динамика спонтанно обнаружит то, что исследователи называют состояниями «слабого дребезжания».
«Дребезжание – это когда материя забирает втекающую в нее энергию и превращает ее в беспорядочное движение», – сказал Англия. «Дребезжание может быть сильнее, когда движение более сильное, или более случайное. И наоборот, низкий грохот либо очень слабый, либо высоко организованный – либо и то, и другое. Итак, идея состоит в том, что если ваше вещество и источник энергии допускают возможность в состоянии слабого дребезжания система будет случайным образом перестраиваться, пока не найдет это состояние, а затем застрянет там. Если вы подаете энергию через силы с определенным шаблоном, это означает, что выбранное состояние обнаружит способ перемещения материи, который точно соответствует этому шаблон.”
При разработке своей теории Англия и Чвыков черпали вдохновение в явлении, получившем название дублированного, открытого швейцарским физиком Шарлем Соре в конце 19 века. В экспериментах Соре он обнаружил, что воздействие на изначально однородный солевой раствор в трубке разницы температур спонтанно приводит к увеличению концентрации соли в более холодной области, что соответствует увеличению количества раствора.
Чвыков и Англия разработали множество математических моделей для демонстрации принципа низкого шума, но только после того, как они связались с Дэниелом Голдманом, профессором физики семьи Данн из Технологического института Джорджии, они смогли проверить свои предсказания.
Гольдман сказал: «Несколько лет назад я видел, как Англия проводил семинар, и подумал, что некоторые из наших роботов-умников могут оказаться полезными для проверки этой теории». Работая с Чвыковым, посетившим лабораторию Гольдмана, к.т.н. Студенты Уильям Савойя и Акаш Вардхан использовали три хлопающих смартикулы, заключенные в кольцо, чтобы сравнить эксперименты с теорией. Ученики заметили, что вместо того, чтобы демонстрировать сложную динамику и полностью исследовать контейнер, роботы спонтанно самоорганизуются в несколько танцев – например, один танец состоит из трех роботов, последовательно хлопающих друг друга по рукам. Эти танцы могут продолжаться сотни взмахов, но внезапно теряют устойчивость и заменяются танцем другого рисунка.
После того, как Чвыков впервые продемонстрировал, что эти простые танцы действительно представляют собой низкое грохочущее состояние, он работал с инженерами Северо-Западного университета, профессором Тоддом Мерфи и доктором философии. студент Томас Берруэта, который разработал более совершенные и лучше управляемые умники. Усовершенствованные умники позволили исследователям проверить пределы теории, включая то, как типы и количество танцев менялись для разных моделей взмахов руками, а также то, как эти танцы можно было контролировать. «Управляя последовательностями состояний с низким уровнем дребезжания, мы смогли довести систему до конфигураций, выполняющих полезную работу», – сказал Берруэта. Исследователи из Северо-Западного университета говорят, что эти открытия могут иметь широкое практическое значение для роя микророботов, активного вещества и метаматериалов.
Как заметил Англия: «Для роя роботов речь идет о получении множества адаптивных и интеллектуальных групповых моделей поведения, которые можно спроектировать для реализации в едином рое, даже несмотря на то, что отдельные роботы относительно дешевы и просты с вычислительной точки зрения. Для живых клеток и новых материалов это может быть о понимании того, что может дать вам «рой» атомов или белков, в том что касается нового материала или вычислительных свойств ».