Matériaux reprogrammables sélectivement auto

Aug 06, 2023

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Alors que la fabrication automatisée est omniprésente aujourd'hui, c'était autrefois un domaine naissant né d'inventeurs tels qu'Oliver Evans, à qui l'on attribue la création du premier processus industriel entièrement automatisé, dans un moulin à farine qu'il a construit et progressivement automatisé à la fin des années 1700. Les processus de création de structures ou de machines automatisées sont encore très descendants, nécessitant des humains, des usines ou des robots pour effectuer l'assemblage et la fabrication.

Cependant, la façon dont la nature procède à l'assemblage est omniprésente de bas en haut ; les animaux et les plantes sont auto-assemblés au niveau cellulaire, en s'appuyant sur des protéines pour s'auto-plier dans des géométries cibles qui codent toutes les différentes fonctions qui nous font fonctionner. Pour une approche d'assemblage ascendante plus bio-inspirée, les matériaux architecturés par l'homme doivent faire mieux par eux-mêmes. Les rendre évolutifs, sélectifs et reprogrammables d'une manière qui pourrait imiter la polyvalence de la nature signifie cependant quelques problèmes de démarrage.

Aujourd'hui, des chercheurs du Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT ont tenté de surmonter ces difficultés de croissance avec une nouvelle méthode : introduire des matériaux magnétiquement reprogrammables avec lesquels ils recouvrent différentes pièces - comme des cubes robotiques - pour les laisser s'auto-assembler. La clé de leur processus est un moyen de rendre ces programmes magnétiques hautement sélectifs quant à ce avec quoi ils se connectent, permettant un auto-assemblage robuste dans des formes spécifiques et des configurations choisies.

Le revêtement de matériau magnétique doux utilisé par les chercheurs, provenant d'aimants de réfrigérateur bon marché, dote chacun des cubes qu'ils ont construits d'une signature magnétique sur chacune de ses faces. Les signatures garantissent que chaque face est sélectivement attractive pour une seule autre face parmi tous les autres cubes, à la fois en translation et en rotation. Tous les cubes - qui coûtent environ 23 cents - peuvent être programmés magnétiquement à une résolution très fine. Une fois qu'ils sont jetés dans un réservoir d'eau (ils ont utilisé huit cubes pour une démonstration), avec une perturbation totalement aléatoire - vous pouvez même simplement les secouer dans une boîte - ils se heurteront. S'ils rencontrent le mauvais compagnon, ils tomberont, mais s'ils trouvent le compagnon qui leur convient, ils s'attacheront.

Une analogie serait de penser à un ensemble de pièces de meubles que vous devez assembler dans une chaise. Traditionnellement, vous auriez besoin d'un ensemble d'instructions pour assembler manuellement des pièces dans une chaise (une approche descendante), mais en utilisant la méthode des chercheurs, ces mêmes pièces, une fois programmées magnétiquement, s'auto-assembleraient dans la chaise en utilisant juste une perturbation aléatoire qui les fait entrer en collision. Sans les signatures qu'ils génèrent, cependant, la chaise s'assemblerait avec ses pieds aux mauvais endroits.

"Ce travail est un pas en avant en termes de résolution, de coût et d'efficacité avec laquelle nous pouvons auto-assembler des structures particulières", déclare Martin Nisser, doctorant au Département de génie électrique et informatique (EECS) du MIT, affilié à CSAIL et auteur principal d'un nouvel article sur le système. "Les travaux antérieurs d'auto-assemblage nécessitaient généralement que les pièces individuelles soient géométriquement dissemblables, tout comme les pièces de puzzle, ce qui nécessite la fabrication individuelle de toutes les pièces. Cependant, à l'aide de programmes magnétiques, nous pouvons fabriquer en masse des pièces homogènes et les programmer pour acquérir des structures cibles spécifiques, et surtout, les reprogrammer pour acquérir de nouvelles formes plus tard sans avoir à refaire les pièces à nouveau."

À l'aide de la machine à tracer magnétique de l'équipe, on peut remettre un cube dans le traceur et le reprogrammer. Chaque fois que le traceur touche le matériau, il crée un pixel magnétique orienté "nord" ou "sud" sur le revêtement magnétique doux du cube, permettant aux cubes d'être réutilisés pour assembler de nouvelles formes cibles si nécessaire. Avant le traçage, un algorithme de recherche vérifie la compatibilité mutuelle de chaque signature avec toutes les signatures précédemment programmées pour s'assurer qu'elles sont suffisamment sélectives pour un auto-assemblage réussi.

Avec l'auto-assemblage, vous pouvez emprunter la voie passive ou active. Avec l'assemblage actif, les pièces robotiques modulent leur comportement en ligne pour localiser, positionner et se lier à leurs voisins, et chaque module doit être intégré avec du matériel pour le calcul, la détection et l'actionnement nécessaires pour s'auto-assembler. De plus, un humain ou un ordinateur est nécessaire dans la boucle pour contrôler activement les actionneurs intégrés dans chaque pièce pour la faire bouger. Alors que l'assemblage actif a réussi à reconfigurer une variété de systèmes robotiques, le coût et la complexité de l'électronique et des actionneurs ont été un obstacle important à l'augmentation du nombre et à la réduction de la taille du matériel d'auto-assemblage.

Avec des méthodes passives comme celles de ces chercheurs, il n'y a pas besoin d'actionnement et de contrôle intégrés.

Une fois programmés et libérés sous une perturbation aléatoire qui leur donne l'énergie de se heurter les uns aux autres, ils sont seuls à se métamorphoser, sans aucune intelligence directrice.

Si vous voulez une structure construite à partir de centaines ou de milliers de pièces, comme une échelle ou un pont, par exemple, vous ne voudriez pas fabriquer un million de pièces différentes, ou avoir à les re-fabriquer lorsque vous avez besoin d'une deuxième structure assemblée.

L'astuce utilisée par l'équipe pour atteindre cet objectif réside dans la description mathématique des signatures magnétiques, qui décrit chaque signature comme une matrice 2D de pixels. Ces matrices garantissent que toutes les pièces programmées magnétiquement qui ne devraient pas se connecter interagiront pour produire autant de pixels en attraction que ceux en répulsion, les laissant rester agnostiques à toutes les pièces non accouplées à la fois en translation et en rotation.

Alors que le système est actuellement assez bon pour faire l'auto-assemblage à l'aide d'une poignée de cubes, l'équipe souhaite développer davantage les descriptions mathématiques des signatures. En particulier, ils souhaitent tirer parti de l'heuristique de conception qui permettrait l'assemblage avec un très grand nombre de cubes, tout en évitant les algorithmes de recherche coûteux en calcul.

"Les processus d'auto-assemblage sont omniprésents dans la nature, conduisant à la vie incroyablement complexe et belle que nous voyons tout autour de nous", déclare Hod Lipson, professeur d'innovation James et Sally Scapa à l'Université de Columbia, qui n'a pas participé à l'article. « Mais les fondements de l'auto-assemblage ont déconcerté les ingénieurs : comment deux protéines destinées à se rejoindre se retrouvent-elles dans une soupe de milliards d'autres protéines ? Faute de réponse, nous n'avons pu jusqu'à présent auto-assembler que des structures relativement simples et recourir à la fabrication descendante pour le reste.

"Cette innovation consistant à appliquer les matrices Hadamard au problème est essentielle à leur capacité à développer une telle solution intégrée verticalement pour établir d'abord les arrangements de motifs magnétiques qui donnent un accouplement sélectif et unique entre deux éléments magnétiques d'un système robotique et ensuite construire le système magnétique expérimentalement", explique Amal El-Ghazaly, professeur adjoint à l'école de génie électrique et informatique de l'Université Cornell, qui n'a pas participé à l'article. "Ils ont pu faire en sorte que deux éléments s'apparient uniquement l'un avec l'autre et aucun autre élément, construisant ainsi finalement la forme unique souhaitée à partir de nombreux éléments en interaction."

Nisser a rédigé l'article aux côtés des récents diplômés de l'EECS Yashaswini Makaram '21 et Faraz Faruqi SM '22, qui sont tous deux d'anciens affiliés à CSAIL ; Ryo Suzuki, professeur adjoint d'informatique à l'Université de Calgary; et Stefanie Mueller, professeure associée au MIT d'EECS, qui est affiliée à CSAIL. Ils présenteront leurs recherches à la Conférence internationale IEEE/RSJ 2022 sur les robots et systèmes intelligents (IROS 2022).

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