Forscher der Purdue Universitysind IngenieurwesenSensoren inspiriert von Spinnen, Fledermäusen, Vögeln und anderen Tieren, um Drohnen und anderen autonomen Maschinen spinnenartige Sinne zu geben, die ihnen helfen, ihre Umgebung besser zu navigieren.
Die Sensoren funktionieren wie echte Nervenenden, die mit speziellen Neuronen verbunden sind, die als Mechanorezeptoren bezeichnet werden und die für das Überleben eines Tieres essentielle Informationen verarbeiten.
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Eine Explosion von Daten
"Es gibt bereits eine Explosion von Daten, die intelligente Systeme sammeln können – und diese Rate steigt schneller als das, was konventionelle Computer verarbeiten könnten", sagte Andres Arrieta, Assistenzprofessor für Maschinenbau an der Purdue University.
"Die Natur muss nicht alle Daten sammeln; sie filtert heraus, was sie braucht", sagte er.
Biologische Mechanosensoren sind Experten darin, Daten zu filtern. Die behaarten Mechanosensoren einer Spinne, die sich beispielsweise an ihren Beinen befinden, ermöglichen es ihr, sehr schnell zu reagieren, wenn sie eine Bedrohung oder einen potenziellen Partner erkennt.
Allerdings ignorieren die Mechanosensoren natürlich eine niedrigere Frequenz wie Staub, da sie für das Überleben der Spinne nicht relevant ist. Inspiriert von diesem Prozess entwickelte das Wissenschaftlerteam ähnlich konstruierte Sensoren, die in Drohnen oder sogar Flugzeuge und Autos eingebaut werden können.
Diese Mechanosensoren könnten so programmiert werden, dass sie vorbestimmte Kräfte erkennen, z. B. Objekte, denen autonome Maschinen ausweichen müssen. Die Maschinen könnten dann schneller und instinktiver reagieren. Noch beeindruckender ist, dass das Team ihre Sensoren weiter entwickelt hat, um auch zu berechnen.
Hardware und Software in der Natur
"Es gibt in der Natur keinen Unterschied zwischen Hardware und Software; alles ist miteinander verbunden", sagte Arrieta. "Ein Sensor soll Daten interpretieren, sowie sammeln und filtern."
Die neuartigen künstlichen Mechanosensoren können Ein-/Aus-Zustände verwenden, um Signale zu interpretieren und dann eine intelligente Maschine zur geeigneten Vorgehensweise zu führen. Darüber hinaus können diese fortschrittlichen Sensoren sehr schnell erfassen, filtern und berechnen, da sie steif sind.
Das Sensormaterial wird so erstellt, dass es seine Form schnell ändert, wenn es durch eine externe Kraft aktiviert wird, die Strom verwendet, um ein Signal zu senden. Dies wird erreicht, wenn die sich ändernde Form die leitfähigen Partikel im Material dazu bringt, sich näher zu bewegen.
Dadurch kann Strom durch den Sensor fließen und ein Signal übertragen, das dann dazu dient, zu informieren, wie das autonome System reagieren soll. Besser noch, sie führen diesen gesamten Prozess mit wenig Strom durch.
"Mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen könnten wir diese Sensoren so trainieren, dass sie mit minimalem Energieverbrauch autonom funktionieren", sagte Arrieta. "Es gibt auch keine Hindernisse für die Herstellung dieser Sensoren in verschiedenen Größen."
Derstudieren wird veröffentlicht in ACS-Nano.