Материал нового поколения, который адаптируется к своей истории

  • Пользователь Алексей Коровин опубликовал
  • 23 декабря 2022 г., 13:34:30 MSK
  • 0 комментариев
  • 100 просмотров
Вдохновленные живыми системами, исследователи разработали новый материал, который изменяет свое электрическое поведение на основе предыдущего опыта, эффективно придавая ему базовую форму адаптивной памяти. Такие адаптивные материалы могли бы сыграть жизненно важную роль в следующем поколении медицинских датчиков и датчиков окружающей среды, а также в мягких роботах или активных поверхностях.

Вдохновленные живыми системами, исследователи из Университета Аалто разработали новый материал, который изменяет свое электрическое поведение на основе предыдущего опыта, эффективно придавая ему базовую форму адаптивной памяти. Такие адаптивные материалы могли бы сыграть жизненно важную роль в следующем поколении медицинских датчиков и датчиков окружающей среды, а также в мягких роботах или активных поверхностях.

Чувствительные материалы получили широкое распространение в самых разных областях применения, от стекол, которые темнеют при солнечном свете, до систем доставки лекарств. Но существующие материалы всегда реагируют одинаково - их реакция на изменения не зависит от их истории, и они не адаптируются на основе своего прошлого.

Это принципиально отличается от живых систем, которые динамически адаптируют свое поведение в зависимости от предыдущих условий. "Одна из следующих больших задач в материаловедении - разработать действительно умные материалы, вдохновленные живыми организмами. Мы хотели разработать материал, который корректировал бы его поведение на основе его истории", - говорит Бо Пэн, научный сотрудник Академии Университета Аалто, который был одним из старших авторов этого исследования.

Исследователи синтезировали магнитные шарики микрометрового размера, которые затем стимулировались магнитным полем. Когда магнит был включен, бусины складывались в виде столбиков. Сила магнитного поля влияет на форму столбов, что, в свою очередь, влияет на то, насколько хорошо они проводят электричество.

"С помощью этой системы мы соединили стимуляцию магнитным полем и электрическую реакцию. Интересно, что мы обнаружили, что электропроводность зависит от того, быстро или медленно мы меняли магнитное поле. Это означает, что электрический отклик зависит от истории магнитного поля. Электрическое поведение также отличалось, если магнитное поле увеличивалось или уменьшалось. Ответ показал бистабильность, которая является элементарной формой памяти. Материал ведет себя так, как будто у него есть память о магнитном поле", - объясняет Пэн.

Базовое обучение

Память системы также позволяет ей вести себя так, чтобы это напоминало элементарное обучение. Хотя обучение в живых организмах чрезвычайно сложно, его основным элементом у животных является изменение реакции связей между нейронами, известных как синапсы. В зависимости от того, как часто они стимулируются, синапсы в нейроне будет труднее или легче активировать. Это изменение, известное как кратковременная синаптическая пластичность, делает связь между парой нейронов сильнее или слабее в зависимости от их недавней истории.

Исследователи смогли добиться чего-то подобного со своими магнитными шариками, хотя механизм совершенно иной. Когда они подвергли шарики воздействию быстро пульсирующего магнитного поля, материал стал лучше проводить электричество, в то время как при более медленной пульсации он проводил плохо.

"Это напоминает кратковременную синаптическую пластичность", - говорит выдающийся профессор Аалто Олли Иккала. "Наш материал функционирует немного как синапс. То, что мы продемонстрировали, открывает путь для следующего поколения материалов, вдохновленных жизнью, которые будут основываться на биологических процессах адаптации, памяти и обучения.'

"В будущем может появиться еще больше материалов, алгоритмически вдохновленных свойствами, подобными жизни, хотя они и не будут включать в себя всю сложность биологических систем. Такие материалы будут занимать центральное место в следующем поколении мягких роботов, а также для медицинского и экологического мониторинга", - добавляет Иккала.

Комментарии

0 комментариев