Pratt和Vijay設(shè)計了一個四只腳裝有傳感器的輕裝置,引誘螞蟻來運輸它,借機觀察它們?nèi)绾萎敿磁袛嘤昧Φ姆较颍⒄T使它們表現(xiàn)出各自在群體中的角色。
基本上,根據(jù)他們的研究結(jié)果,螞蟻們是通過不斷地試錯找到中間的平衡點。在協(xié)作過程中,產(chǎn)生反作用的一方會迅速調(diào)整,Vijay說“就像幾個蒙著眼睛的人搬動一張桌子”。
目前,Vijay已經(jīng)可以把這種即時學習的策略用在陸地使用的機器人身上,最終他希望能夠?qū)︼w行機器人起作用。
從甲殼蟲身上學習飛行技巧
除了運輸策略以外,飛行的技巧也是無人機從昆蟲身上學習一項內(nèi)容。
加州大學伯克利分校的Michel Maharbiz認為,研究飛行就要讓昆蟲在飛行狀態(tài)下收集數(shù)據(jù)。他在甲殼蟲背上放了微小的芯片,把電極插入大腦和肌肉中。通過芯片上的無線設(shè)備接受信號,干擾甲殼蟲飛行,觀察它怎樣做出反應(yīng)、保持飛行姿態(tài)。
科學家們想要從昆蟲的活動中尋找啟發(fā),就像過去懷特兄弟受到鳥類啟發(fā)而發(fā)明了飛機一樣。但是飛機最終沒有撲扇翅膀升空,無人機的協(xié)作同樣不僅只是“仿生”。
當成群的無人機從實驗室環(huán)境中飛到自然環(huán)境中,沒有了布置在室內(nèi)空間各個角落里的感應(yīng)設(shè)備,如何才能通過GPS方便地操作他們進行寫作,完成指定的任務(wù)?而群體協(xié)作的無人機,還需要一套協(xié)作方案,使它們能夠通過成員位置來獨立靈活判斷任務(wù),而不是由中央控制程序統(tǒng)一協(xié)調(diào)。這些都是在研究了昆蟲行為之后,把實驗室成果搬到戶外之前要解決的重要的問題。
目前的有利條件是,無人機的成本——從傳感器到儲存芯片——已經(jīng)在飛速下降。在未來監(jiān)管的問題也會逐步解決。
技術(shù)成熟之后,生物學家想要的數(shù)據(jù)會由無人機大量收集,就像目前的數(shù)據(jù)處理已經(jīng)大量依賴數(shù)據(jù)庫和云計算中心,而科學研究有可能因此經(jīng)歷重要的變化。
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