美國《迷信日報》網站報導了康納爾年夜學在微型機械類蟲豸機械人研討方面的新停頓。該報導指出：固然工程師們曾經勝利地研收回了微型類蟲豸機械人，但若何使其像真實的蟲豸那樣自立行為照舊面對技巧上的挑釁。來自康奈爾年夜學的一組工程師正在測驗考試應用一種新型的編程辦法來模仿蟲豸年夜腦的運作方法，他們與美國哈佛年夜學微型機械人試驗室結合研制了“機械蜜蜂”（RoboBees）機械人，這類機械人只要3厘米的翼展和80毫克的分量。康奈爾年夜學的工程師們正在研發(fā)的新編程辦法，使這些機械人在面臨龐雜情況時可以或許變得加倍自立和更具順應性。

　　在現有的技巧前提下，要使這類機械人可以或許應用嵌入在其同黨上的毛發(fā)狀的微型金屬探針來感知陣風從而響應地調劑其飛翔姿勢，和要使它在測驗考試下降在一朵在風中搖擺的花上的時刻可以或許計劃出響應的飛翔道路，所需的盤算處置資本須要在其背上攜帶一個臺式機年夜小的盤算機，這明顯是弗成能的。康奈爾年夜學機械和航天工程傳授、智能體系與掌握試驗室主任西爾維婭·法拉利（Silvia Ferrari）以為神經形狀盤算機芯片的涌現是減小機械人負載的一種有用辦法。分歧于處置只由0和1組合而成的二進制代碼的傳統芯片，神經形狀芯片處置的是龐雜組合中觸發(fā)的電流尖峰，相似于年夜腦中發(fā)生的神經激動。法拉利的試驗室正在研發(fā)一種新型的“基于事宜”的感知和掌握算法，這類算法可以用來模仿神經運動而且可以在神經形狀芯片上得以完成。因為這類芯片的功耗相較傳統處置器年夜幅減小，這使得工程師可以將更多的盤算資本集成在異樣的有用載荷中。

　　法拉利的試驗室已與哈佛年夜學微型機械人試驗室睜開了相干協作，他們研收回一種裝備光流和活動感知才能且唯一80毫克的飛翔機械人，即“機械蜜蜂”。雖然這款機械人以后仍經由過程有線的方法與電源相連，但哈佛的研討人員正在研發(fā)新的電源來解脫這一限制。康奈爾年夜學研發(fā)的算軌則有助于在不外多增長分量的條件下，使該機械人在龐雜的情況中有更好的自立性和順應性。法拉利表現：“當遭到陣風或許一扇扭轉的門的沖擊時，這類微型飛翔機械人便會掉去掌握。我們正在研發(fā)傳感器和相干算法來使得它可以或許防止撞擊，或許即便遭到撞擊，依然可以或許幸存并持續(xù)飛翔。我們其實不期望這類機械人的晚期型號來完成這些任務，但我們須要研發(fā)可以或許順應任何情形的進修掌握器。”

　　為了加快“基于事宜”的算法的研發(fā)，法拉利試驗室的博士生泰勒·克勞森（Taylor Clawson）設計了一個虛擬模仿器。這個基于物理現實的模仿器可以模仿“機械蜜蜂”機械人和它在每次同黨行程中所蒙受的非定常氣動力。是以，這個模子可以精確地猜測“機械蜜蜂”機械人在龐雜情況下的飛翔活動。克勞森表現：“這類仿真技巧既可以用來測試算法，也能夠用來設盤算法。”他協助勝利研發(fā)了一種基于生物啟示式編程的可以像神經收集那樣運轉的自立飛翔掌握器。他還表現：“這類收集可以或許使機械人停止及時進修從而應對在制作進程中引入的不規(guī)矩，而這些不規(guī)矩會對機械人的操控帶來偉大的挑釁。”

　　除具有更年夜的自立性和彈性之外，法拉利說她的試驗室籌劃在“機械蜜蜂”上設備新的微型裝備，好比微型相機、觸覺反應拓展天線，機械人腳上的接觸傳感器和毛發(fā)狀的氣流感知器等。法拉利表現：“我們將‘機械蜜蜂’作為基準機械人，由于它太具有挑釁性了，另外我們以為其他不受限的機械人可以從這一停頓中收獲頗豐，由于它們異樣面對功率方面的限制。”

　　一個曾經獲益的機械人是哈佛年夜學的步行微型機械人（Ambulatory Microrobot），這是一款長度僅為17毫米，分量缺乏3克的四足機械人，它的奔馳速度可以到達驚人的每秒44米。法拉利的試驗室正在研發(fā)“基于事宜”的算法，這將有助于進一步晉升機械人的速度。法拉利正在應用美水師研討局供給的4年100萬美元的經費來持續(xù)這項研討任務。與此同時，她還與諸多年夜學神經形狀芯片和傳感器范疇的先輩研討團隊展開協作。