Materiales reprogramables auto selectivamente

Aug 06, 2023

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Si bien la fabricación automatizada es omnipresente en la actualidad, alguna vez fue un campo incipiente creado por inventores como Oliver Evans, a quien se le atribuye la creación del primer proceso industrial totalmente automatizado, en un molino de harina que construyó y automatizó gradualmente a fines del siglo XVIII. Los procesos para crear estructuras o máquinas automatizadas todavía son muy verticales y requieren humanos, fábricas o robots para realizar el ensamblaje y la fabricación.

Sin embargo, la forma en que la naturaleza ensambla es ubicuamente de abajo hacia arriba; los animales y las plantas se autoensamblan a nivel celular, dependiendo de las proteínas para autoplegarse en geometrías objetivo que codifican todas las diferentes funciones que nos mantienen funcionando. Para un enfoque de ensamblaje más bioinspirado y de abajo hacia arriba, los materiales diseñados por humanos deben funcionar mejor por sí mismos. Sin embargo, hacerlos escalables, selectivos y reprogramables de una manera que podría imitar la versatilidad de la naturaleza significa algunos problemas iniciales.

Ahora, investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT han intentado superar estos dolores de crecimiento con un nuevo método: introducir materiales magnéticamente reprogramables con los que recubren diferentes partes, como cubos robóticos, para permitirles autoensamblarse. La clave de su proceso es una forma de hacer que estos programas magnéticos sean altamente selectivos sobre con qué se conectan, lo que permite un autoensamblaje robusto en formas específicas y configuraciones elegidas.

El revestimiento de material magnético blando que utilizaron los investigadores, procedente de imanes de nevera económicos, dota a cada uno de los cubos que construyeron de una firma magnética en cada una de sus caras. Las firmas aseguran que cada cara sea selectivamente atractiva solo para otra cara de todos los demás cubos, tanto en traslación como en rotación. Todos los cubos, que cuestan alrededor de 23 centavos, se pueden programar magnéticamente a una resolución muy fina. Una vez que se arrojan a un tanque de agua (usaron ocho cubos para una demostración), con una perturbación totalmente aleatoria, incluso podría sacudirlos en una caja, chocarán entre sí. Si encuentran a la pareja equivocada, se irán, pero si encuentran a la pareja adecuada, se apegarán.

Una analogía sería pensar en un conjunto de piezas de muebles que necesita ensamblar en una silla. Tradicionalmente, necesitaría un conjunto de instrucciones para ensamblar manualmente las partes en una silla (un enfoque de arriba hacia abajo), pero usando el método de los investigadores, estas mismas partes, una vez programadas magnéticamente, se autoensamblarían en la silla usando solo un perturbación aleatoria que los hace chocar. Sin las firmas que generan, sin embargo, la silla se ensamblaría con las patas en los lugares equivocados.

"Este trabajo es un paso adelante en términos de resolución, costo y eficacia con los que podemos autoensamblar estructuras particulares", dice Martin Nisser, estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS) del MIT, una filial de CSAIL, y el autor principal de un nuevo artículo sobre el sistema. "El trabajo previo en el autoensamblaje generalmente requería que las partes individuales fueran geométricamente diferentes, al igual que las piezas de un rompecabezas, lo que requiere la fabricación individual de todas las partes. Sin embargo, al usar programas magnéticos, podemos fabricar partes homogéneas en masa y programarlas para adquirir estructuras de destino y, lo que es más importante, reprogramarlas para que adquieran nuevas formas más adelante sin tener que volver a fabricar las piezas".

Usando la máquina trazadora magnética del equipo, uno puede volver a colocar un cubo en el trazador y reprogramarlo. Cada vez que el trazador toca el material, crea un píxel magnético orientado al "norte" o al "sur" en el recubrimiento magnético suave del cubo, lo que permite que los cubos se reutilicen para ensamblar nuevas formas objetivo cuando sea necesario. Antes de trazar, un algoritmo de búsqueda verifica la compatibilidad mutua de cada firma con todas las firmas programadas previamente para garantizar que sean lo suficientemente selectivas para un autoensamblaje exitoso.

Con el autoensamblaje, puede ir por la ruta pasiva o activa. Con el ensamblaje activo, las partes robóticas modulan su comportamiento en línea para ubicar, posicionar y unir a sus vecinos, y cada módulo debe estar integrado con hardware para el cálculo, la detección y la actuación necesarios para autoensamblarse. Además, se necesita un ser humano o una computadora en el bucle para controlar activamente los actuadores integrados en cada parte para que se mueva. Si bien el ensamblaje activo ha tenido éxito en la reconfiguración de una variedad de sistemas robóticos, el costo y la complejidad de la electrónica y los actuadores han sido una barrera importante para aumentar y reducir el tamaño del hardware de autoensamblaje.

Con métodos pasivos como los de estos investigadores, no hay necesidad de activación y control integrados.

Una vez programados y liberados bajo una perturbación aleatoria que les da la energía para chocar entre sí, están solos para cambiar de forma, sin ninguna inteligencia que los guíe.

Si desea una estructura construida a partir de cientos o miles de piezas, como una escalera o un puente, por ejemplo, no querrá fabricar un millón de piezas únicas o tener que volver a fabricarlas cuando necesite ensamblar una segunda estructura. .

El truco que utilizó el equipo para lograr este objetivo radica en la descripción matemática de las firmas magnéticas, que describe cada firma como una matriz 2D de píxeles. Estas matrices aseguran que cualquier parte programada magnéticamente que no deba conectarse interactuará para producir tantos píxeles en atracción como en repulsión, permitiéndoles permanecer independientes de todas las partes que no se acoplan tanto en traslación como en rotación.

Si bien el sistema actualmente es lo suficientemente bueno como para autoensamblarse usando un puñado de cubos, el equipo quiere desarrollar aún más las descripciones matemáticas de las firmas. En particular, quieren aprovechar las heurísticas de diseño que permitirían el ensamblaje con una gran cantidad de cubos, al tiempo que evitan algoritmos de búsqueda computacionalmente costosos.

"Los procesos de autoensamblaje son omnipresentes en la naturaleza, lo que lleva a la vida increíblemente compleja y hermosa que vemos a nuestro alrededor", dice Hod Lipson, profesor de innovación James and Sally Scapa en la Universidad de Columbia, que no participó en el artículo. "Pero los fundamentos del autoensamblaje han desconcertado a los ingenieros: ¿Cómo dos proteínas destinadas a unirse se encuentran en una sopa de miles de millones de otras proteínas? Al carecer de la respuesta, hasta ahora solo hemos podido autoensamblar estructuras relativamente simples. y recurrir a la fabricación de arriba hacia abajo para el resto. Este documento va un largo camino para responder a esta pregunta, proponiendo una nueva forma en que los bloques de construcción autoensamblados pueden encontrarse entre sí. Con suerte, esto nos permitirá comenzar a subir la escalera de complejidad autoensamblada".

"Esta innovación de aplicar matrices de Hadamard al problema es clave para su capacidad de desarrollar una solución integrada verticalmente para establecer primero los arreglos de patrones magnéticos que brindan un acoplamiento selectivo y único entre dos elementos magnéticos de un sistema robótico y, posteriormente, construir el magnético. experimentalmente", dice Amal El-Ghazaly, profesora adjunta de la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Cornell, que no participó en el artículo. "Han podido hacer que dos elementos se emparejen solo entre sí y ningún otro elemento, por lo que finalmente construyeron la forma única y deseada a partir de muchos elementos que interactúan".

Nisser escribió el artículo junto con los recién graduados de EECS Yashaswini Makaram '21 y Faraz Faruqi SM '22, ambos ex afiliados de CSAIL; Ryo Suzuki, profesor asistente de informática en la Universidad de Calgary; y la profesora asociada de EECS del MIT, Stefanie Mueller, que es afiliada de CSAIL. Presentarán su investigación en la Conferencia Internacional IEEE/RSJ de 2022 sobre Robots y Sistemas Inteligentes (IROS 2022).

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