近年來，我們在機器人和人工智能方面取得了一些重大進展，但還沒有制造出能夠超越自然界所能提供的最佳機器人——新的研究探索了其中的關鍵原因。
透過回顧和參考一百多項先前的研究，並將機器人與動物在動力、框架、驅動、傳感和控制等類別中進行對比，得出的結論相當令人驚訝。
並不是說我們最先進的機器人在任何一個特定類別中都遠遠落後。問題是，我們還沒有弄清楚如何將所有這些不同的元素結合在一起，就像數百萬年的前進演化一樣。
科羅拉多大學保特分校的機械工程師Kaushik Jayaram說：「在系統層面，機器人沒有那麽好。」。
「我們遇到了固有的設計權衡。如果我們試圖為一件事進行最佳化，比如前進速度，我們可能會失去其他東西，比如轉彎能力。」
動物與機器人在敏捷性等類別中進行了排名。（Burden et al.，Science Robotics，2024）
作為一個例子，Jayaram提到了他在2020年幫助開發的一款蟑螂啟發的機器人。它快速地向前和向後移動，但當需要改變方向或在不平坦的表面上移動時會很吃力。
當兩個過程以意想不到的方式相互作用，有助於系統時，這些權衡也可以結合成一個好處。盡管這種類別的相互作用更有可能出現在更復雜的系統中，但它們很難預測（如果不是不可能的話）。
研究人員還指出，即使是最小的昆蟲也能在感知周圍的世界和調整它們的行為方面擊敗大多數機器人；如果你想以既快速又安全的方式移動，靈活性和靈活性是至關重要的。
機器人與動物
機器人可以在某些領域打敗動物，但不能把所有東西組合在一起。（Burden et al.，Science Robotics，2024）
然後是力量。雖然電機和電池可以在某些指標上擊敗組織和肌肉，但在動物身上，能量與相同細胞亞基中的感官資訊完全整合。
Jayaram說：「從某種意義上說，動物是這一終極設計原則的體現——一個能很好地協同工作的系統。」。「大自然是一位非常有用的老師。」
這項新研究背後的驅動力之一是，它將激勵工程師創造出更靈活、更敏捷的機器人，並能夠更好地根據場景調整移動方式。
研究團隊的建議是，我們可能會專註於更好地構建「功能亞基」，在這種亞基中，不同的元素就像在動物細胞中一樣結合在一起——比如力量、感知和運動。
這種策略將提供更多的機會來探索負面權衡和潛在的新興特性。在我們更好地了解這些因素之前，獵豹和蟑螂仍將占據優勢。
Jayaram說：「作為一名工程師，這有點令人沮喪。」。「經過200多年的緊張工程，我們已經能夠將航天器送往月球和火星，等等。」
「但令人困惑的是，我們還沒有明顯優於生物系統在自然環境中運動的機器人。」
