Роботизированные материалы

Идея создания материалов с внедрёнными вычислительными возможностями тесно связана с понятием программируемое вещество (англ. programmable matter), термин, введённый в 1991 году Тоффоли и Марголусом^[3], и описывающий плотные массивы вычислительных элементов, способных решать сложные задачи конечных элементов и моделирования материалов, а впоследствии — класс материалов, состоящих из одинаковых мобильных строительных блоков (так называемых катомов), обладающих полной реконфигурируемостью и способных произвольно изменять свои физические свойства.

Роботизированные материалы развивают изначальную концепцию программируемого вещества^[3], делая акцент на структурных свойствах носимых полимеров, но не претендуя на универсальность изменения всех свойств. Термин «роботизированные» здесь указывает на сочетание сенсорики, приводов и вычислений, и был введён Николаусом Корреллом и его учениками в статье в журнале Science «Materials that couple sensing, actuation, and computation»^[1].

Роботизированные материалы позволяют переносить вычисления во внутреннюю структуру материала, в первую очередь обработку сигналов, возникающую при высокоскоростных задачах сенсорики, или же контуров обратной связи, требуемых для точного распределённого управления приводами. Примеры таких применений включают камуфляж, изменение формы, балансировку нагрузки и роботизированные «кожи»^[4], а также повышение автономности роботов за счёт переноса части обработки сигналов и управления в материал^[5], создавая «материалы, делающие роботов умными»^[6].

Исследования в области роботизированных материалов охватывают как устройства и технологии производства, так и распределённые алгоритмы, придающие материалам интеллектуальные способности^[7]. Такая междисциплинарность объединяет области композиционных материалов, сенсорных сетей, распределённых алгоритмов, а также ройного интеллекта, учитывая масштаб выполнения вычислений. В отличие от отдельных научных направлений, здесь вопросы конструкции, датчиков, приводов, коммуникационной инфраструктуры и распределённых алгоритмов тесно переплетены. Например, свойства материала определяют, как сигналы проходят сквозь него, на каком расстоянии нужно размещать вычислительные элементы, и какую обработку сигналов требуется выполнять. Структурные свойства напрямую влияют на способ встраивания вычислительной и коммуникационной инфраструктуры. Поэтому исследование таких материалов требует сотрудничества специалистов по материалам, информатике и робототехнике^[1]

С точки зрения материаловедения одной из ключевых трудностей является создание материалов, способных немедленно формировать сложные объекты и изменять их по запросу. Обзор различных подходов к таким материалам приведён у Кайи и её соавторов^[8]..

Одним из ключевых направлений в развитии роботизированных материалов является мягкая робототехника, в рамках которой инженеры создают роботов из гибких и эластичных материалов, таких как силикон, резина, специальные сплавы и «умные» полимеры^[9]. Такие роботы способны безопасно взаимодействовать с человеком, проникать в труднодоступные места и выполнять деликатные задачи, например, в минимально инвазивной хирургии или при сборке хрупких деталей. Совершенствуются гибкие манипуляторы и захваты из эластомеров с памятью формы, востребованные в пищевой промышленности и медицине для бережного обращения с объектами^[9].

В этой области ведутся разработки новых функциональных материалов. Например, в Технологическом институте Джорджии был представлен мягкий роботизированный глаз, линза которого изготовлена из гидрогеля с частицами оксида графена. Под воздействием света частицы нагреваются, заставляя гидрогель сжиматься и изменять фокус линзы без внешнего источника питания, что открывает перспективы для создания автономных роботов с продвинутым зрением. Другим примером является разработка учёных из нидерландского института AMOLF — мягкий и гибкий материал, способный выполнять сложные вычисления^[10].

Развиваются и материалы для производства компонентов мягких роботов. Исследователи из Университета штата Пенсильвания создали мягкий, растяжимый и самособирающийся материал для 3D-печати, который позволяет формировать токопроводящие элементы без дополнительной активации. Это упрощает производство носимой электроники и компонентов для мягких роботов, предназначенных для медицины и взаимодействия с человеком^[11].

Активным направлением исследований является создание материалов, способных самостоятельно устранять повреждения, что повышает долговечность робототехнических систем и снижает затраты на их ремонт. В 2024 году основной акцент был сделан на интеграции существующих технологий в практические применения и поиске более дешёвых способов их внедрения в роботизированные системы^[12][13]. Примером такого подхода служит разработка и испытание самовосстанавливающихся изоляционных материалов на основе полисилоксанов для электропроводки, способных восстанавливаться после электрических пробоев^[14].

В 2025 году фокус исследований сместился в сторону создания принципиально новых классов материалов с улучшенными и многофункциональными свойствами^[15]. Были представлены витримеры — полимеры нового поколения, которые не только самовосстанавливаются, но и обладают антимикробными свойствами. Важным преимуществом стала их экологичность: они создаются из возобновляемого растительного сырья, а их синтез не требует катализаторов, что упрощает и удешевляет технологию^[16]. Кроме того, были разработаны методы создания многослойных самовосстанавливающихся плёнок, демонстрирующих значительно более высокую твёрдость и термическую стабильность^[17].

В 2024 году значительные прорывы в аддитивном производстве позволили создавать сложные роботизированные компоненты из нескольких материалов за один производственный цикл^[18]. Одним из ключевых направлений стала многокомпонентная печать, позволяющая изготавливать детали с градиентными свойствами, где характеристики материала (например, жёсткость или электропроводность) плавно меняются в объёме. Так, исследователи из Сеульского национального университета представили метод смешанной FDM-печати (b-FDM), создающий такие градиентные материалы на стандартном оборудовании^[19]. Примером практического применения служит технология стартапа Inkbit (ETH Zurich и MIT), который разработал принтер для печати роботизированной руки, комбинируя твёрдые полимеры (аналог костей) и упругие эластомеры (аналог связок). Эта технология также позволяет интегрировать в структуру сенсорные элементы, например, мягкие подушечки на пальцах, отслеживающие силу хвата^[18].

Развитие получили и методы оптимизации конструкций. Применение бионического дизайна и топологической оптимизации позволяет создавать более лёгкие и прочные роботизированные части. Например, компания BMW представила бионический захват для робота, вес которого был снижен на 25 % по сравнению с предыдущей версией за счёт оптимизации геометрии^[20]. Параллельно углубляется интеграция с искусственным интеллектом: платформы на основе машинного обучения способны в реальном времени предсказывать и исправлять ошибки печати, а также автоматически оптимизировать конструкцию деталей, что сокращает время и стоимость разработки^[21][22].

Инновации коснулись и самих материалов. Был разработан мягкий, растяжимый и самособирающийся материал, позволяющий формировать токопроводящие элементы без дополнительной активации, что упрощает производство компонентов для мягких роботов. Кроме того, набирает популярность концепция роботизированной 3D-печати, где печатающая головка устанавливается на многоосевой роботизированный манипулятор. Это снимает ограничения по размеру и сложности геометрии изделий, позволяя печатать крупногабаритные детали под любым углом^[23]. Эти достижения ускоряют переход от прототипирования к серийному производству конечных деталей с помощью аддитивных технологий^[24][25].

Роботизированные платформы активно применяются для ускорения научных открытий в области материаловедения. Примером служит робот-химик, созданный исследователями из Университета ИТМО, который автоматизирует рутинные лабораторные операции. С его помощью удалось втрое ускорить химическую реакцию в полимерной среде, важную для медицины, что открывает пути для создания новых методов диагностики и целевой доставки лекарств. Результаты исследования были опубликованы в журнале Materials Horizons^[26].

Развитие человекоподобных роботов стимулирует спрос на лёгкие и прочные материалы, позволяющие снизить вес конструкции без потери производительности. Ярким примером этой тенденции стало применение полиэфирэфиркетона (PEEK) в роботе Optimus-Gen2 компании Tesla, представленном в начале 2024 года. Использование PEEK и его композитных вариантов позволило снизить вес робота на 10 кг, что привело к увеличению скорости ходьбы на 30 %^[27][28].

Ключевое значение PEEK обусловлено его высокими эксплуатационными характеристиками: он значительно легче традиционных металлов (плотность примерно вдвое меньше, чем у алюминия), обладает высокой износостойкостью, низким коэффициентом трения и термостойкостью^[29][30]. В конструкции Optimus-Gen2 этот полимер используется в наиболее нагруженных узлах: для изготовления шестернёй, подшипников и втулок в суставах, а его композитные варианты, армированные углеродным волокном (CF/PEEK), применяются для создания элементов каркаса и конечностей^[31]. Применение PEEK является частью общей тенденции по «замене стали пластиком» в производстве гуманоидов. Наряду с ним для создания скелетных структур также используются алюминиевые и магниевые сплавы, а также углепластики^[27].

Развитие сенсорных технологий позволяет роботам лучше воспринимать окружающий мир. В 2025 году в стандартную комплектацию роботизированных манипуляторов всё чаще входят тактильные датчики с гибкими гелевыми вставками, которые позволяют различать давление, текстуру и температуру объектов, корректируя силу захвата в реальном времени. Для улучшения характеристик датчиков также используются новые полупроводниковые материалы, в частности графен и квантовые точки^[32].