В лаборатории Инженерного колледжа Бостонского университета роботизированная рука аккуратно сбрасывает небольшие пластиковые предметы в коробку, точно расположенную на полу. Эти крошечные цилиндрические детали, легкие как перышко и высотой не более дюйма, заполняют коробку. Они различаются по цвету: синие, красные, фиолетовые, зеленые и черные.
Эти структуры являются результатом экспериментов по автономному обучению роботов. Действуя независимо и адаптируясь через постоянное обучение, робот стремится создать наиболее эффективную энергопоглощающую форму.
Для этого робот использует 3D-принтер для создания небольших пластиковых конструкций, фиксирует их форму и размер, перемещает на плоскую металлическую поверхность и сдавливает их под давлением, эквивалентным весу взрослой арабской лошади, стоящей на четверть. Затем он измеряет, сколько энергии поглотила конструкция и как изменилась ее форма после сжатия, записывая все данные в обширную базу.
После этого робот бросает раздавленный предмет в коробку и очищает металлическую пластину, готовясь к следующему эксперименту. Каждая новая деталь незначительно отличается от предыдущей, так как дизайн и размеры меняются алгоритмом робота на основе предыдущих экспериментов, используя метод байесовской оптимизации. Со временем трехмерные структуры становятся все более эффективными в поглощении ударов.
Эти непрерывные итерации возможны благодаря работе Кейта Брауна, доцента кафедры машиностроения, и его команды в KABlab. Их робот, названный MAMA BEAR (Механика аддитивно изготовленных архитектур: Байесовский экспериментальный автономный исследователь), с момента его разработки в 2018 году значительно эволюционировал. К 2021 году лаборатория установила машину для создания наиболее энергопоглощающей формы, и за три года было создано более 25 000 структур.
Почему так много форм? Существует множество применений для структур, эффективно поглощающих энергию, например, амортизация хрупкой электроники или защитное снаряжение для спортсменов. "Эта библиотека данных может улучшить бамперы автомобилей или упаковочное оборудование", — говорит Браун.
Эффективные конструкции должны быть достаточно прочными, чтобы поглощать удары, но не настолько, чтобы повреждать защищаемый объект. До MAMA BEAR лучшая структура имела эффективность поглощения энергии около 71 процента. Но в январе 2023 года лаборатория Брауна достигла эффективности 75 процентов, побив предыдущий рекорд. Результаты были опубликованы 21 мая в журнале Nature Communications.
Келси Снапп, аспирант лаборатории Брауна, курирующий MAMA BEAR, отмечает, что изначально они не были уверены в возможности создания рекордной формы, но постепенно достигли этого результата. Новая структура имеет четыре вершины, напоминающие тонкие лепестки цветка, и отличается высотой и узостью.
Их данные уже нашли практическое применение, помогая разработать новые набивки шлемов для солдат армии США. Работая с армией, команда Брауна обеспечила, чтобы шлемы с новой набивкой были удобными и обеспечивали достаточную защиту. Трехмерная структура набивки отличается от рекордной: у нее более мягкий центр и меньшая высота для комфорта.
MAMA BEAR — не единственный автономный исследовательский робот в лаборатории Брауна. Есть и другие роботы, такие как nano-BEAR, изучающий материалы на молекулярном уровне с помощью атомно-силовой микроскопии. Система PANDA, разработанная совместно с Йоргом Вернером, тестирует тысячи полимерных материалов для аккумуляторов.
Все эти роботы проводят исследования. Они используют машинное обучение и автоматизацию, чтобы ускорить процесс. Не только быстрее. Мы достигаем целей, которые иначе были бы недостижимы из-за высокой стоимости и временных затрат.
KABlab надеется продемонстрировать важность автономных исследований, сотрудничая с учеными из различных областей. Несмотря на уже достигнутые успехи, Браун считает, что можно побить рекорд снова. Поэтому MAMA BEAR продолжает работать, пока команда изучает новые приложения для базы данных и возможности переработки материалов для дальнейших экспериментов.
