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科技日報實習記者?張佳欣
美國杜克大學工程師已開發出一種可伸縮的柔軟表面，其可不斷地自我重塑，以模擬自然界中的物體。依靠電磁驅動、機械建模和機器學習形成新的構型，該人造表面甚至可學習適應破碎的元件、意外的約束或變化的環境等障礙，未來或可應用于柔性機器人、增強現實、仿生材料和特定主題的可穿戴設備。這項研究發表在21日的《自然》雜志在線版上。
研究人員表示，此次的表面是可編程的，配備了設計好的活性元件的柔軟表面可在幾個形狀之間變換形狀，就像一張折紙，對光、熱或其他刺激的觸發作出反應。
為了創造這樣的表面，研究人員首先布置了一個橫梁網格，由一層薄薄的金層制成，包裹著一層薄聚合物。單個梁只有8微米厚，大約是棉纖維的厚度，寬度不到1毫米。它們十分輕盈，磁力可很容易、快速地使其變形。
為了產生局部力，該表面被置于一個低水平的靜態磁場中。電壓變化沿著金色網格產生復雜但易于預測的電流，從而驅動網格的平面外移。
研究人員稱，這是第一個速度足夠快的人造軟表面，可準確地模擬自然界中連續的變形過程。一個關鍵的進步是結構設計，它實現了電輸入和所產生的形狀之間不尋常的線性關系，從而很容易弄清楚如何施加電壓來實現各種各樣的目標形狀。
新的“超構表面”展示了一系列變形和模仿技能。它創造的凸起在表面上上升和移動，就像毯子下的貓試圖找到出路一樣。有了監控變形表面的攝像頭，超構表面也可自己學習重新創造形狀和圖案。通過緩慢地調整施加的電壓，學習算法接受3D成像反饋，并計算出不同的輸入對變形表面的形狀有什么影響。
由于表面能通過試錯來自學，它也能適應損壞、意外的物理限制或環境變化。在一次實驗中，它很快學會了模仿鼓起的土堆，盡管它的一根橫梁被切斷了。另一次實驗中，盡管網格的一個節點上被施加了重量，但它還是設法模仿出類似目標的形狀。
展望未來，研究人員希望創建具有集成形狀感知功能的機器人超曲面，以執行對自然界復雜、動態表面的實時形狀模擬，如水波、魚鰭或人臉。該實驗室還考慮在原型中嵌入更多組件，如車載電源、傳感器、計算資源或無線通信功能。
