声控微型机器人群：自愈与适应，革新未来应用

一项由宾夕法尼亚州立大学研究人员领导的开创性研究，揭示了微型机器人领域的新范式：微型机器人群能够利用声波进行通信和协调，模仿蜜蜂群或鸟群等自然现象中观察到的集体智能。这些目前在复杂模拟中建模的自组织微型机器，展示了前所未有的适应环境、受损后重组以及潜在承担复杂任务的能力，这些任务范围从清理污染区域到提供靶向医疗治疗或探索危险环境。

这一概念的灵感来源于自然界，蝙蝠、鲸鱼和昆虫等动物长期以来一直依赖声学信号进行通信和导航。由宾夕法尼亚州立大学生物医学工程、化学和数学领域的哈克讲席教授伊戈尔·阿伦森（Igor Aronson）领导的国际科学家团队，将这一自然法则应用于微型机器人的建模，这些机器人利用声波凝聚成大型、有凝聚力的群体，展现出智能般的行为。他们的研究结果于8月12日发表在《物理评论X》（Physical Review X）杂志上，代表着在控制微观实体方面取得了重大飞跃。

就像鱼群或鸟群一样，这些微型、会广播声音的微型机器群体天生具有自组织能力。这一特性使它们能够穿越狭窄的空间，甚至在集体形状被打乱时也能自我重组。这种涌现的智能对于解决世界上一些最紧迫的挑战可能具有无价的价值。除了环境修复（例如清理污染物）之外，这些机器人群还有可能在人体内运行，精确地将药物输送到病变区域。它们的集体传感能力也增强了它们检测环境变化的能力，而其卓越的“自愈”特性——即使在分裂后也能作为一个集体单元保持功能的能力——使其在威胁检测和先进传感器应用方面特别有前景。

在这项研究中，研究团队开发了一个详细的计算机模型来跟踪单个微型机器人的运动，每个机器人理论上都配备了声学发射器和探测器。模拟显示，声学通信使这些单独的机器人代理能够无缝协作，集体适应其形式和行为以适应环境。尽管这些机器人目前作为理论性的基于代理模型中的计算代理存在，而非实际制造的物理设备，但阿伦森断言，观察到的集体智能的出现是稳健的，并且很可能在任何按照这些原理设计的实验研究中显现出来。

值得注意的是，这些机器人群的单个组件极其简单，仅由一个马达、一个微型麦克风、一个扬声器和一个振荡器组成。然而，尽管复杂性极低，它们却展现出深刻的集体智能。每个机器人将其自身的振荡器同步到机器人群声场的频率，并向最强的信号迁移，有效地“听到”并“找到”彼此，从而促进集体自组织。

这一发现标志着活跃物质新兴领域的一个关键里程碑，该领域研究从细菌群落到活细胞和微型机器人等自推进微观生物和合成剂的集体行为。历史上，活跃物质粒子主要通过化学信号进行控制。然而，这项研究首次证明声波可以作为控制微型机器人的有效手段。声波与化学信号相比具有明显的优势，传播速度更快、距离更远，能量损失极小，并且对单个机器人元件的设计要求简单得多。这项研究获得了约翰·坦普尔顿基金会的资助，并与慕尼黑路德维希-马克西米利安大学的亚历山大·齐普克（Alexander Ziepke）、伊万·马雷舍夫（Ivan Maryshev）和埃尔温·弗雷（Erwin Frey）合作完成。这一突破代表着在设计下一代微型机器人方面迈出了关键一步，这些机器人有望以前所未有的韧性和自主性，在充满挑战的环境中应对复杂任务并响应外部线索。