现在的机器人，能力究竟有多离谱？
实在难以想象，就连造飞机、造火箭都成了小case，它们甚至还能自己造自己！真是出息了。
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近日，麻省理工研究人员的一篇论文被发表在了《自然通讯工程》杂志上。
该文由比特与原子中心（CBA）博士生Amira Abdel-Rahman、教授兼CBA主任Neil Gershenfeld以及其他三人联合发表，他们在创造机器人方面取得了重大成果。
论文地址：https://www.php.cn/link/1b742ae215adf18b75449c6e272fd92d
据了解，由Gershenfeld课题组最新研制的机器人，可以以快速、有效地组装几乎任何东西，包括比自己大得多的物体，从车辆到建筑物再到更大的机器人等。
该团队已经表明，无论是组装机器人还是正在建造的结构部件都可以由相同的子单元组成，而且机器人可以大量独立移动，快速完成大规模组装。
基于相同结构的标准化设计，这也意味着这款机器人可以「毫不费力」地组装一款新的自己。
「构建自我复制系统不仅是科学届的经典挑战，甚至是科幻文学中的经典挑战，」德国布伦瑞克技术大学计算机科学系的算法学教授Sandor Fekete表示，「迄今为止，只有大自然真正实现了这一点。因此他们的工作是十分振奋人心的！」
小体素的「大梦想」
体素是一种十分微小的子单元，相当于二维像素的体积元件。与以往的实验一样，新系统涉及到由体素阵列构建的大型可用结构。
不过与早期机械结构的体素不同，Gershenfeld课题组所用的体素更加「复杂」，可以从一个单元携带电源和数据到下一个单元。
这使建造的结构不仅可以承受负荷，而且可以进行提升、移动和操纵材料等工作——甚至包括体素本身。
Gershenfeld介绍说，早期版本的组装机器人是由一捆捆的电线连接到它们的电源和控制系统，但「我们为这些结构建立起『智能系统』，使体素们能够传输动力、数据和力量，并不用考虑电线的影响。」
机器人本身由一串端对端连接的几个体素组成。这些体素可以利用一端的连接点抓住另一个体素，然后像蠕虫一样移动到所需位置，连接到生长的结构上并在那里予以释放。
机器人路径优化算法，全球首创
Gershenfeld解释说，虽然他的小组成员展示的早期系统原则上可以建造任意大的结构，但当这些结构的大小与装配机器人的大小达到一定程度时，这个过程将变得越来越没有效率，「因为每个机器人必须走更长的路径，才能将部件带到目的地。」
而采用他们最新研制的系统后，机器人可以决定是否建造一个更大的版本，可以达到更远的距离，并减少「通勤」时间。
建造一个更大的结构可能需要另一个这样的步骤。由新的、更大的机器人创造出更大的机器人，而建造精细细节的结构可能需要更多最小的机器人帮助。
Abdel-Rahman表示，当这些机器人设备致力于组装东西时，它们在沿途的每一步都面临选择。
「它可以建造一个结构，也可以建造另一个相同大小的机器人，还可以建造一个更大的机器人。」
「我们则一直致力于为这部分工作创建决策优化算法。」
「例如，如果你想建造一个圆锥体或半球形，」她说，「你如何开始路径规划，以及你如何将这个形状分为不同的区域，让不同的机器人可以工作？」
而她们开发的软件允许某人输入一个形状，并得到一个输出，基于需要穿越的距离显示在哪里放置第一个块，以及之后的每一块。
Gershenfeld表示，虽然已经有成千上万篇关于机器人路线规划的论文发表，「但之后的步骤，即当机器人必须做决定时，建立另一个机器人或不同种类的机器人，这是全新的工作，并没有先例可供参考。」
研究局限性
虽然实验系统可以进行组装，并包括电源和数据链接，但在目前的版本中，微小的子单元之间的连接器仍然不够坚固，无法承受必要的负载。该团队的研究生Miana Smith，正致力于开发更强大的连接器。
Gershenfeld说：「这些机器人可以行走，可以放置零件，但是我们还没有达到这样的地步：一个机器人制造另一个机器人，然后它就走了。」
「想要将这种情况变为现实，还需要一些新兴技术的支持，例如执行器的力量和关节的强度等。」
MIT计算机科学家Neil Gershenfeld
Gershenfeld还表示，一个完全自主的自我复制机器人组装系统，既能组装更大的结构，包括更大的机器人，又能规划最佳的施工顺序——这可能还需要几年时间。
但这项工作已经朝着这个目标迈出了重要的一步，包括解决何时建造更多的机器人、制造多大的机器人的复杂任务，以及如何组织不同大小的机器人来有序地建造一个结构。
从飞机到火箭，新技术应用潜力巨大
该项成果应用潜力巨大，因为它很可能被用来建造各种大型、高价值的结构。
例如，现在在制造飞机时首先需要一个巨大的工厂，工厂甚至比他们建造的部件大得多，另外还可能经常需要其他飞机来运送制造飞机所需要的原材料。
而有了这样一个由微型机器人组装的微小部件系统，「飞机的最终组装将成为唯一的组装过程」，Gershenfeld表示。
同样，在生产汽车时，当第一辆车被真正制造出来前，「你可能会花一年时间来制造配套工具」，他说，然而新系统的出现显然将绕过这个过程。
这种潜在的效率是Gershenfeld和他的学生一直与汽车公司、航空公司和航空航天局密切合作的原因。
即使是技术含量相对较低的建筑业，也很可能在未来从这项技术中受益。
近些年，人们对3D打印房屋的兴趣越来越大，但如今这些房屋需要的打印机器，与正在建造的房屋一样大或更大。使用这种微型机器人显然可以有效解决这个问题。
休斯顿大学电气和计算机工程系副教授Aaron Becker对这项工作给予了最高规格的评价，并将其称为「本垒打」：
「他们创造了一个创新的硬件系统，一个思考扩展机器人群的新方法，以及一套严格的算法。」
「这篇论文研究了可重构系统的一个关键领域：如何快速扩大机器人劳动力的规模，并利用它来有效地将材料组装成所需的结构。」
「这是我第一次看到这样的工作！」
