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2008년에 "소프트 로봇공학"이라는 용어가 채택된 ​​이후 해당 분야의 엔지니어들은 탐사, 이동, 재활, 심지어 우주에서도 유용한 유연한 기계의 다양한 표현을 구축해 왔습니다. 영감의 원천 중 하나는 야생에서 동물이 움직이는 방식입니다. MIT 연구진은 이를 한 단계 더 발전시켜 엔지니어들이 소프트 로봇 공동 설계를 연구할 수 있는 생체 영감 플랫폼인 SoftZoo를 개발했습니다. 프레임워크는 로봇의 모습을 결정하는 디자인으로 구성된 알고리즘을 최적화합니다. 제어 또는 로봇 동작을 가능하게 하는 시스템을 통해 사용자가 잠재적인 기계에 대한 윤곽선을 자동으로 생성하는 방법을 개선합니다. 야생을 산책하는 이 플랫폼은 팬더 곰, 물고기, 상어, 애벌레와 같은 동물의 3D 모델을 제공합니다. 다양한 환경에서 이동, 민첩한 회전, 경로 따르기와 같은 소프트 로봇 공학 작업을 시뮬레이션할 수 있는 설계입니다. 눈, 사막, 점토 또는 물 등 플랫폼은 다양한 지형에서 다양한 디자인의 성능 균형을 보여줍니다.

"우리의 프레임워크는 사용자가 로봇 모양에 가장 적합한 구성을 찾는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 소프트 로봇 알고리즘을 설계할 수 있습니다."라고 MIT 박사과정 학생이자 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)의 계열사인 Tsun-Hsuan Wang은 말합니다. CSAIL)이 프로젝트의 수석 연구원입니다. "본질적으로 이는 로봇이 환경과 상호 작용하는 최상의 전략을 이해하는 데 도움이 됩니다."

SoftZoo는 다양한 생물 군계의 물리적 특징에 반응하는 움직임을 모델링하기 때문에 이미 설계 및 제어를 시뮬레이션하는 유사한 플랫폼보다 더 포괄적입니다. 프레임워크의 다양성은 미분 가능한 다중물리 엔진에서 비롯됩니다. 이를 통해 얼음 위에서 회전하는 아기 물개 또는 습지 환경을 가로지르는 애벌레와 같은 물리적 시스템의 여러 측면을 동시에 시뮬레이션할 수 있습니다. 엔진의 차별화 가능성은 계산 제어 및 설계 문제를 해결하는 데 필요한 비용이 많이 드는 시뮬레이션의 수를 줄여 공동 설계를 최적화합니다. 결과적으로 사용자는 보다 정교하고 지정된 알고리즘을 사용하여 소프트 로봇을 설계하고 이동할 수 있습니다.

다양한 지형과의 상호 작용을 시뮬레이션하는 시스템의 능력은 다양한 유기체의 모양, 크기 및 형태를 연구하는 생물학의 한 분야인 형태학의 중요성을 보여줍니다. 유사한 작업을 완료하는 기계의 청사진을 비교하는 것과 마찬가지로 환경에 따라 일부 생물학적 구조는 다른 구조보다 더 최적입니다.

이러한 생물학적 윤곽은 더욱 전문화되고 지형에 특화된 인공 생명체에 영감을 줄 수 있습니다. Wang은 "해파리의 부드럽게 물결치는 기하학적 구조 덕분에 넓은 수역을 효율적으로 이동할 수 있어 연구자들이 새로운 종류의 소프트 로봇을 개발하도록 영감을 주고 완전히 인실리코에서 배양된 인공 생물이 할 수 있는 무한한 가능성을 열어줍니다"라고 말했습니다. "게다가 잠자리는 날개에 비행할 때 질량 중심을 바꾸는 특별한 구조가 있기 때문에 다른 비행 생물이 완료할 수 없는 매우 민첩한 기동을 수행할 수 있습니다. 우리 플랫폼은 잠자리가 자연적으로 날개를 통해 작업하는 데 더 능숙한 것과 같은 방식으로 운동을 최적화합니다. 주위."

이전에는 로봇의 몸이 주변 환경과 순응하지 않았기 때문에 로봇은 복잡한 환경을 탐색하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 SoftZoo를 사용하면 설계자는 로봇의 두뇌와 신체를 동시에 개발하여 육상 및 수중 기계를 모두 공동 최적화하여 보다 잘 인식하고 전문화할 수 있습니다. 행동 및 형태학적 지능이 향상되면 로봇은 구조 임무를 완료하고 탐사를 수행하는 데 더욱 유용해질 것입니다. 예를 들어 홍수로 인해 사람이 실종된 경우 로봇은 SotftZoo 플랫폼에서 시연된 방법을 사용하여 최적화되었기 때문에 잠재적으로 물을 더 효율적으로 횡단할 수 있습니다.