Инженеры из Японии и Сингапура создали самозаряжаемую систему управления тараканами. Она закрепляется на верхней части насекомого, стимулирует электрическими импульсами его усикоорбразные органы и тем самым заставляет его поворачивать в нужном направлении. А гибкая солнечная панель на задней части таракана подзаряжает электронику, не мешая при этом его движениям. Статья опубликована в npj Flexible Electronics.
Инженеры давно научились контролировать насекомых с помощью стимуляции их органов. Самый частый организм для таких экспериментов — тараканы. Для контроля над ними почти всегда используется следующий принцип: электрические импульсы стимулируют усики или церки (усикообразные органы в задней части таракана), из-за чего у таракана возникает иллюзия того, что он столкнулся с препятствием, и он поворачивает в противоположную сторону (если стимулируется левая часть, он поворачивает вправо и наоборот). Поскольку схема достаточна проста, ее неоднократно применяли в исследованиях, а в 2013 году проект такого устройства даже запустили на Kickstarter.
В дальнейшем ученые стали исследовать возможные применения тараканов-киборгов и оснащать их дополнительными функциями. Например, в прошлом году мы рассказывали о том, как таракана оснастили тепловой камерой и системой навигации, позволяющей ему искать людей. Во всех подобных работах электроника на таракане получала энергию от батареи, которая рано или поздно разряжается. Группа инженеров под руководством Такао Сомэя (Takao Someya) из японского Института физико-химических исследований (RIKEN) решила эту проблему, оснастив таракана-киборга солнечной панелью.
В качестве организма-носителя авторы использовали мадагаскарского таракана Gromphadorhina portentosa, который отличается большим размером — около десяти сантиметров. Они разработали для него «рюкзачок» размером два на четыре сантиметра, который крепится на брюшко (его верхнюю часть). Для этого они напечатали на 3D-принтере изогнутое крепление, повторяющее по своей форме брюшка насекомого. «Рюкзачок» состоит из платы управления на базе Arduino, аккумулятора и преобразователей напряжения — они необходимы для преобразования тока от солнечной панели и зарядки аккумулятора.
Поскольку таракан довольно сильно изгибается во время движений, особенно когда перелезает через препятствия, инженеры решили использовать гибкую солнечную панель в виде пленки. Она наклеена лишь на часть сегментов брюшка, поэтому оно может изгибаться, и панель не отклеивается из-за этого. Эксперименты показали, что мощность генерации солнечной панели под ярким светом составляет 17,2 милливатта.
Инженеры протестировали работу киборга, собрав небольшой стенд на Arduino с кнопкой и передатчиком, посылающим команды на «рюкзачок». При нажатии кнопки плата на брюшке таракана начинает производить импульсы с напряжением 3,3 вольта и частотой 50 герц. Эксперименты подтвердили, что это заставляет таракана поворачивать в нужную сторону. Также они убедились, что солнечная панель работает: лампа, имитирующая солнечный свет, смогла зарядить аккумулятор таракана за полчаса, после чего его движения удалось дистанционно контролировать в течение двух минут.
Помимо устройств для управления насекомыми ученые и инженеры также создают миниатюрную полезную нагрузку для них. Например, в 2020 году инженеры создали поворотную камеру массой около четверти грамма. Ее можно установить на жука или другого насекомого, чтобы снимать окружающую обстановку и получать кадры в реальном времени через Bluetooth.
Григорий Копиев
Двухступенчатый алгоритм управления точно имитирует движения, учитывая ограничения конструкции
Инженеры из Disney и ETH Zurich разработали метод обучения нейросетевого алгоритма для управления движениями трехмерных персонажей и роботов, который позволяет точно воспроизводить заданные движения на основе кинематических данных с учетом физики. Метод использует двухэтапный процесс обучения: сначала с помощью вариационного автоэнкодера создается внутреннее представление о базовых движениях, а затем обучается политика управления, которая использует это представление для генерации команд управления движениями. Такой подход обеспечивает реалистичное и плавное выполнение движений, адаптируясь к физическим ограничениям и используя движения, которых не было в обучающей выборке. Алгоритм успешно протестировали на виртуальном персонаже в симуляции, а также на человекоподобном роботе с 20 степенями свободы. Подробное описание метода опубликовано на сайте Disney Research.