Unutar laboratorije na Inženjerskom koledžu Bostonskog univerziteta, ruka robota spušta male plastične predmete u kutiju postavljenu savršeno na pod kako bi ih uhvatila dok padaju. Jedna po jedna, ove sićušne strukture – laki kao pero, cilindrični komadi, ne veći od inča – ispunjavaju kutiju. Neki su crveni, drugi plavi, ljubičasti, zeleni ili crni.
Svaki objekat je rezultat eksperimenta autonomije robota. Sam po sebi, učeći kako ide, robot traži i pokušava da napravi objekat sa najefikasnijim oblikom koji apsorbuje energiju koji je ikada postojao.
Da bi to uradio, robot kreira malu plastičnu strukturu pomoću 3D štampača, beleži njen oblik i veličinu, pomera je na ravnu metalnu površinu — a zatim je drobi pritiskom koji je ekvivalentan pritisku odraslog arapskog konja koji stoji na četvrtini.
Robot zatim meri koliko energije je struktura apsorbovala, kako se njen oblik menja nakon gnječenja i beleži svaki detalj u ogromnoj bazi podataka. Zatim baca zgnječeni predmet u kutiju i obriše metalnu ploču, spremna za štampanje i testiranje sledećeg komada.
Biće veoma-malo drugačiji od svog prethodnika, njegov dizajn i dimenzije su prilagođene kompjuterskom algoritmu robota na osnovu svih prošlih eksperimenata – osnova onoga što se zove Bajesova optimizacija. Eksperiment za eksperimentom, 3D strukture postaju sve bolje u apsorbovanju uticaja zgnječenja.
Ovi eksperimenti su mogući zbog rada Keitha Brovna, vanrednog profesora mašinstva, i njegovog tima u KABlab-u. Robot, nazvan MAMA BEAR—skraćenica za njegov dugački puni naziv, Mehanika aditivno proizvedenih arhitektura Bajesov eksperimentalni autonomni istraživač—evoluirao je otkako su ga prvi put osmislili Braun i njegova laboratorija 2018.
Do 2021. godine, laboratorija je postavila mašinu u potragu da napravi oblik koji apsorbuje najviše energije, svojstvo poznato kao efikasnost apsorpcije mehaničke energije. Ova trenutna iteracija traje neprekidno više od tri godine, ispunjavajući desetine kutija sa više od 25.000 3D štampanih struktura.
Zašto toliko oblika? Postoji bezbroj upotreba za nešto što može efikasno da apsorbuje energiju—recimo, jastuk za delikatnu elektroniku koja se šalje širom sveta ili za štitnike za kolena i zglobove za sportiste.
„Možete da izvučete iz ove biblioteke podataka da biste napravili bolje branike u automobilu ili opremu za pakovanje, na primer“, kaže Braun.
Da bi funkcionisale idealno, strukture moraju da postignu savršenu ravnotežu: ne mogu biti toliko jake da nanose štetu onome što bi trebalo da štite, ali treba da budu dovoljno jake da apsorbuju udar.
Pre MAMA BEAR, najbolja struktura koju je neko ikada primetio bila je oko 71% efikasna u apsorpciji energije, kaže Braun. Ali jednog prohladnog januarskog popodneva 2023. godine, Braunova laboratorija je posmatrala kako njihov robot postiže efikasnost od 75 odsto, obarajući poznati rekord. Rezultati su objavljeni u časopisu Nature Communications.
„Kada smo počeli, nismo znali da li će doći do ovog rekordnog oblika“, kaže Kelsei Snapp, dr. student u Braunovoj laboratoriji koji nadgleda MAMA BEAR. „Polako, ali sigurno, nastavili smo napredovati i probili se.
Rekordna struktura ne izgleda kao ništa što bi istraživači očekivali: ima četiri tačke, u obliku tankih cvetnih latica, i viša je i uža od ranih dizajna.
„Uzbuđeni smo što ovde ima toliko mehaničkih podataka, da ih koristimo da bismo naučili lekcije o dizajnu uopšteno“, kaže Braun.
Njihovi obimni podaci već dobijaju svoju prvu primenu u stvarnom životu, pomažući da se informiše o dizajnu novih podloga za šlemove za vojnike američke vojske.
Braun, Snep i saradnica na projektu Emili Vhiting, vanredni profesor računarstva na BU College of Arts & Sciences, radili su sa američkom vojskom i prošli kroz testiranje na terenu kako bi se uverili da su šlemovi koji koriste svoje podloge za patentiranje udobni i da pružaju dovoljnu zaštitu od udara . 3D struktura koja se koristi za podstavu razlikuje se od komada koji obara rekord — sa mekšim središtem i nižim rastom koji pomažu u udobnosti.
MAMA BEAR nije jedini Braunov autonomni istraživački robot. Njegova laboratorija ima druge „BEAR“ robote koji obavljaju različite zadatke – poput nano BEAR-a, koji proučava način na koji se materijali ponašaju na molekularnoj skali koristeći tehnologiju koja se zove mikroskopija atomske sile.
Braun je takođe radio sa Jorgom Vernerom, ENG docentom mašinstva, na razvoju drugog sistema, poznatog kao PANDA—skraćeno od Polimer Analisis and Discoveri Arrai—BEAR da testira hiljade tankih polimernih materijala kako bi pronašao onaj koji najbolje funkcioniše u baterija .
„Svi su oni roboti koji istražuju“, kaže Braun. „Filozofija je da oni koriste mašinsko učenje zajedno sa automatizacijom kako bi nam pomogli da mnogo brže radimo istraživanje.“
„Ne samo brže“, dodaje Snapp. „Možete da radite stvari koje inače ne biste mogli. Možemo da postignemo strukturu ili cilj koji inače ne bismo mogli da postignemo, jer bi to bilo preskupo i dugotrajno.“ Blisko je sarađivao sa MAMA BEAR od početka eksperimenata 2021. godine i dao robotu sposobnost da vidi — poznatu kao mašinski vid — i očisti sopstvenu testnu ploču.
KABlab se nada da će dodatno pokazati važnost autonomnog istraživanja. Braun želi da nastavi da sarađuje sa naučnicima u različitim oblastima koji treba da testiraju neverovatno veliki broj struktura i rešenja. Iako su već oborili rekord, „nemamo mogućnost da znamo da li smo dostigli maksimalnu efikasnost“, kaže Braun, što znači da bi mogli da ga ponovo obore.
Dakle, MAMA BEAR će nastaviti da radi, pomerajući granice dalje, dok Braun i njegov tim vide za koje druge aplikacije baza podataka može biti korisna. Takođe istražuju kako se više od 25.000 zgnječenih komada može odmotati i ponovo učitati u 3D štampače tako da se materijal može reciklirati za više eksperimenata.
„Nastavićemo da proučavamo ovaj sistem, jer se mehanička efikasnost, kao i mnoga druga svojstva materijala, tačno meri eksperimentom“, kaže Braun, „a korišćenje laboratorija za samovozenje pomaže nam da izaberemo najbolje eksperimente i izvedemo ih kao što je brže moguće“.
