人造軟表面可自主模倣自然形狀

美國杜克大學工程師已開發出一種可伸縮的柔軟表面，其可不斷地自我重塑，以模擬自然界中的物體。依靠電磁驅動、機械建模和機器學習形成新的構型，該人造表面甚至可學習適應破碎的元件、意外的約束或變化的環境等障礙，未來或可應用於柔性機器人、增強現實、倣生材料和特定主題的可穿戴設備。這項研究發表在21日的《自然》雜誌線上版上。

研究人員表示，此次的表面是可編程的，配備了設計好的活性元件的柔軟表面可在幾個形狀之間變換形狀，就像一張摺紙，對光、熱或其他刺激的觸發作出反應。

為了創造這樣的表面，研究人員首先佈置了一個橫樑網格，由一層薄薄的金層製成，包裹著一層薄聚合物。單個梁只有8微米厚，大約是棉纖維的厚度，寬度不到1毫米。它們十分輕盈，磁力可很容易、快速地使其變形。

為了産生局部力，該表面被置於一個低水準的靜態磁場中。電壓變化沿著金色網格産生複雜但易於預測的電流，從而驅動網格的平面外移。

研究人員稱，這是第一個速度足夠快的人造軟表面，可準確地模擬自然界中連續的變形過程。一個關鍵的進步是結構設計，它實現了電輸入和所産生的形狀之間不尋常的線性關係，從而很容易弄清楚如何施加電壓來實現各種各樣的目標形狀。

新的“超構表面”展示了一系列變形和模倣技能。它創造的凸起在表面上上升和移動，就像毯子下的貓試圖找到出路一樣。有了監控變形表面的攝像頭，超構表面也可自己學習重新創造形狀和圖案。通過緩慢地調整施加的電壓，學習演算法接受3D成像反饋，並計算出不同的輸入對變形表面的形狀有什麼影響。

由於表面能通過試錯來自學，它也能適應損壞、意外的物理限制或環境變化。在一次實驗中，它很快學會了模倣鼓起的土堆，儘管它的一根橫樑被切斷了。另一次實驗中，儘管網格的一個節點上被施加了重量，但它還是設法模倣出類似目標的形狀。

展望未來，研究人員希望創建具有整合形狀感知功能的機器人超曲面，以執行對自然界複雜、動態表面的實時形狀模擬，如水波、魚鰭或人臉。該實驗室還考慮在原型中嵌入更多組件，如車載電源、感測器、計算資源或無線通信功能。