跳动城乡网在自然生态系统中，从鱼群到蜂巢再到蚁群，羊群心态发挥着重要作用。这种集体行为使整体超越各部分之和，更好地应对威胁和挑战。
这种行为启发了德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员，一年多来他们一直致力于创造“智能群”微型机器人。研究人员设计了这些微型机器之间的社交互动，使它们能够作为一个协调的群体，比单独或随机移动时更好地执行任务。
“所有这些群体，鸟群、鱼群和其他群体，群体中的每个成员都有与邻居合作的自然倾向，他们在一起比单独行动时更聪明、更强大、更高效，”沃克机械工程系和德克萨斯材料研究所副教授郑跃兵说。“我们想更多地了解实现这种情况的机制，看看我们是否可以重现它。”
郑和他的团队在去年发表在《先进材料》上的一篇论文中首次展示了这些创新。但他们在最近发表在《科学进展》上的一篇新论文中更进一步。
在这篇新论文中，郑和他的团队赋予了这些群体一种称为自适应时间延迟的新特征。这个概念使得群体中的每个微型机器人能够适应当地环境的变化。通过这样做，群体的响应能力显着提高，而不会降低其鲁棒性——快速响应任何环境变化的能力，同时保持群体的完整性。
这一发现建立在一种新颖的光学反馈系统的基础上，该系统能够使用可控光模式以集体方式引导这些微型机器人。该系统首次在研究人员2023年发表的论文中首次亮相，最近被AdvancedMaterials选为“编辑精选”，它促进了微型机器人自适应时间延迟的开发。
自适应时间延迟策略提供了可扩展性和集成到大型机械中的潜力。这种方法可以显着提高自主无人机机队的运营效率。同样，它可以使卡车和汽车的运输能够一致地在广泛的高速公路行程中自动行驶，同时提高响应能力和增强稳健性。就像鱼群可以相互交流和跟随一样，这些机器也可以。因此，不需要任何类型的中央控制，这需要更多的数据和能源来运行。
“纳米机器人就个体而言，很容易受到复杂环境的影响;它们很难在血液或受污染的水域等具有挑战性的条件下有效导航，”博士生陈志瀚说。郑实验室的学生，也是这篇新论文的合著者。“这种集体运动可以帮助他们更好地驾驭复杂的环境，高效地到达目标并避开障碍或威胁。”
在实验室环境中证明了这种群体心态后，下一步就是引入更多障碍。这些实验是在静态液体溶液中进行的。接下来，他们将尝试在流动液体中重复这一行为。然后他们会在生物体内复制它。
一旦完全开发出来，这些智能群可以作为先进的药物输送力量，能够导航人体并逃避其防御，将药物输送到目标。或者，它们可以像iRobot机器人真空吸尘器一样运行，但对于受污染的水，它们可以一起清洁一个区域的每一点。
