【新智元导读】打造「具身智能」最中心的便是了解物理国际。近来，北大与苏黎世联邦理工学院团队初次用物理模仿去编程微型机器人，最新研讨成果已登上Nature子刊头版。

  日前，北京大学智能学院可视核算与学习试验室陈宝权教授团队与苏黎世联邦理工学院健康科技系转化医学研讨所Simone Schürle-Finke教授团队打开协作，初次运用物理模仿技能辅佐可编程磁性微米级机器人的制作。

  20世纪60年代，科幻片《奇特旅程》（Fantastic Voyage）榜初次用印象向人们描绘了「微型医师」的场景：运用微缩科技进入人体内部修正受损的细胞。

  半个多世纪曩昔，这一由美国闻名物理学家Richard Feynman所提出的斗胆想象正在一步步走向实践。

  或许在不远的将来，运用微型机器人监测人体健康情况、及时辨认与融化肿瘤等病灶将成为人类习以为常的医疗手法。

  为了完成信息时代这一重要技能打破，由Schürle等生命科学作业的人和陈宝权等智能核算科学专家组成穿插研讨团队，正在不懈探求、稳步推动。

  因为人体内部环境的杂乱精细，微型机器人在生物医药范畴的运用长期以来遭到广泛的注重。

  为了习惯血管环境、进行生物传感以及药物运送等精细化作业，除尺度有必要限于微米等级外，机器人还必定要具有形状多样、可无触摸操控等特色。

  由此，21世纪以来，规划制作在磁、光、声等信号的影响下能作出反应的微型软体机器人成为了科学家们重视的焦点。

  在各种微机器人的驱动办法中，磁驱动办法因为其可穿透性和对生命体无害性而备受喜爱。

  但是，受制于各向同性的结构特征，既有的磁性微型机器人存在运动形式单一且缺少交互的问题，然后极大地限缩了运用价值。

  对此，陈宝权和Schürle的团队提出了一种在物理模仿引导下的通用战略以改善大规模磁微机器人的制备：运用特定磁场中的光聚合，使机器人的结构出现各向异性，然后微机器人集群可以跟着外加磁场方向和强度的改动而作出精确的反应、发生丰厚的行为。

  物理模仿辅导磁性微型机器人制备概念图。所得微机器人具有不一样的外表形状（双合、椭球、球，见左边）和不同的磁化构型（单链、多链、多盘，见右侧）

  为了探求结构和磁各向异性对混合微机器人集体行为的影响，北京大学研讨者运用格子玻尔兹曼办法和磁偶极彼此效果模型，对微机器人的流体动力学和磁化进程进行模仿。

  格子玻尔兹曼办法作为一种高效核算流体动力学的手法，可处理触及杂乱鸿沟条件和流固耦合的问题；

  磁偶极彼此效果模型则致力于描绘微机器人世的磁性彼此效果，并考虑了微机器人彼此磁化的动态影响。

  凭借这两种模型，研讨团队得以深入探讨不同结构和磁性各向异性对微机器人集体运动和拼装的影响，并完成对集体运动的有用操控。

  不同磁化构型（多链、多盘）的机器人比照。左列给出其各向同性阶数，右侧给出一对机器人体系周围的磁感线散布

  绿色为双合结构机器人，紫色为单球形结构机器人，此处展现二者组成的体系的流体动力学模仿成果

  既往的大规模制备办法仅能发生磁各向同性的微机器人，难以统筹高通量、高精度及高可控性，约束了其运动与集群行为的操控。

  苏黎世联邦理工学院研讨者选用液滴微流控技能和光聚合办法，结合外部磁场引导，可以制备出具有可编程结构和磁性各向异性的机器人：

  首要，将含有磁性纳米颗粒（MNPs）和聚乙二醇二丙烯酸酯（PEGDA）的水相与含有外表活性剂的油相经过活动聚集构成液滴，其巨细和形状可经过流速和通道结构调控。

  随后，将液滴置于不一样的磁场中，使得 MNPs 在液滴内部构成链状、盘状、束状等不同结构，然后赋予液滴磁性各向异性。

  终究，经过紫外光引发聚合反应，将液滴中的 PEGDA 交联成水凝胶，固定 MNPs 结构，得到具有结构与磁性各向异性的机器人。

  该制备办法高效、可扩展且灵敏，可以在必定程度上完成对微机器人多维度的调控，为其在生物医学范畴的运用供给了新的或许性。

  榜首行给出了纯球形磁化微机器人集群的可变晶体结构，时刻序列叠加描绘了多盘磁化构型的运动形式；第二行给出了混合形状微机器人集群体系的相别离进程，双合形状的微机器人因为其特别性质逐步与中心区域别离

  作为一种具身智能体，微型机器人以对环境的感知与反应为主要特征。陈宝权教授指出，透过物理模仿，研讨人员可以提早「预见」和评价所规划机器人的或许运动形式和才干。

  近年来，陈宝权教授团队持续将目光投射到具身智能体的物理仿真上，其间尤以对磁相关现象的物理模仿与可视化为典型代表，在这方面取得了国际上广泛的重视和协作。

  首要，团队研讨磁铁、磁泥、磁流体等磁性物质在磁场效果下运动的正向解算。归纳运用水平集法、物质点法、鸿沟元法，陈宝权团队研制了多种可以敏捷、精确地模仿动态磁现象的数值算法。

  其间，水平集法从榜首性原理动身，精准复原了磁流体的Resensweig不稳定性现象[2]，并能经过引进鸿沟积分方程取得两个数量级的解算速度提高[3]；根据牛顿迭代与物质点法的磁性材料模仿可以在正确地处理磕碰和触摸的一起，将磁化模型从线]。

  除了对磁性物质运动的正向模仿外，陈宝权团队的作业也触及相关运动的操控和优化。

  例如，经过规划带有硬磁性磁滞回线的薄壳软体机器人并运用随同办法不断梯度下降，团队成功在核算机中复现了麻省理工学院的磁性机器人实在试验成果，并验证了满意该近似条件的机器人所具有的各种形状运动（如爬坡、越障、弹跳等）的才干[5]。

  这种根据所谓「时空优化」的技能道路，成为辅佐规划与制备小微机器人的柱石。

  微型机器人在两种不同虚拟地势上的爬坡测验，右上与右下角给出了外加磁场的方向改变

  运用时空优化技能辅导章鱼机器人穿越杂乱地势。右上角给出了均匀外磁场的强度

  在从前的作业中，物理模仿技能被用于定性和定量地剖析不同内部结构的磁性微机器人的动力学特性，但用于辅佐微机器人的实践制作尚属初次。

  要在试验室环境中找到习惯规模化出产、具有高可控性和多行为模态的机器人构型，有必要持续提高测验和迭代的功率。

  「只要打破学科壁垒，将图形学物理模仿核算与生命科学等其他学科进行深度穿插协作，才干指数级地紧缩研制时刻，完成仿真与制作一体化规划」，陈宝权着重。

  原标题：《「懂物理」是具身智能中心！北大高传神物理仿真，加持磁性微米级机器人登Nature子刊》

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