Akan akışkanlara fi̇zi̇ksel bellek: Yumuşak robotlar i̇çi̇n elektroni̇ksi̇z kontrolcü

Yale Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü Yardımcı Doçenti Amir Pahlavan’ın laboratuvarında geliştirilen yapı, akışkanların geçmiş hareketlerini 'hatırlamasını' sağlıyor. Mikroakışkan kanallarayerleştirilen lifler, basınç değişimlerine göre konum değiştirerek sıvının izleyeceği yolu belirliyor. Bu mekanizma, akışkan tabanlı kontrol sistemlerinde bilgiyi fiziksel olarak depolamanın bir yolunu sunuyor.

ESNEK LİFLERLE BELLEK 

Derinliği insan saç teli kalınlığının yaklaşık yarısı kadar olan kanallardaki esnek lifler, basınç değişimiyle iki kararlı yapılandırma arasında geçiş yapıyor. Sıvının akış yolunu değiştiren bu iki durum, 0 ve 1 bitleriyle ifade edilen ikili bellek oluşturuyor.

Çalışmanın başyazarı Abhineet Rajput, geleneksel aktif mikroakışkan sistemlerden farklı olarak bilginin mikro lifler aracılığıyla pasif biçimde saklandığını belirtti. Liflerin birbirleriyle etkileşimi de karmaşık bir fiziksel bellek ağı meydana getiriyor.

YUMUŞAK ROBOTLARA KONTROL 

Akışkan tabanlı kontrolcü, dar alanlarda veya geleneksel donanımların zorlandığı ortamlarda çalışan yumuşak robotlar için alternatif sunuyor. Sistem, sinyalleri iletmek için basınçtan ve akış hızından yararlanıyor.

Özellikle elektromanyetik parazitlerin elektronik devreleri bozduğu koşullarda kullanılma potansiyeli taşıyor. Pahlavan, yapının doğrudan yumuşak robotlara entegre edilerek tamamen akışkan tabanlı bir 'beyin' işlevi görebileceğini vurguluyor.

FİZİKSEL ÖĞRENME HEDEFİ 

Ekip, mevcut bellek özelliğinin ötesine geçerek akışkan ağlarını belirli tepkiler verecek biçimde eğitmeyi ve sisteme 'fiziksel öğrenme' yeteneği kazandırmayı hedefliyor.

Aynı prensip, beyni bulunmayan sümük mantarları, mantar ağları ve bitki köklerinin labirentlerde yol bulmasını veya çevresel değişimlere tepki vermesini inceleyen biyologlar için de fiziksel bir model oluşturuyor. Sistemin pratik görevleri öğrenip öğrenemeyeceği, ilave testlerle belirlenecek.