受章鱼等生物非凡适应能力的启发，软机器也取得了突破性进展。据麦姆斯咨询介绍，韩国蔚山科学技术院（UNIST）材料科学与工程系Jiyun Kim教授领导的研究小组成功开发出一种可编码的多功能材料，这种材料可以实时动态调整其形状和机械性能。这一突破性超构材料超越了现有材料的局限，为机器人和其它需要适应性的应用开辟了新可能。该研究相关成果已发表于Advanced Materials期刊。
像素化原位可编程机械超构材料（Pixelated in situ Programmable Mechanical Metamaterial, PPMM）的概念和机制
目前的软机器缺乏生物机体所表现出来的适应能力，主要体现在有限的实时可调能力，以及有限的可重新编程特性和功能。为了弥补这一缺憾，UNIST研究团队引入了一种利用图形刚度模型的新方案。通过在具有椭圆形空隙的简单拉胀结构中独立切换各个组成单元的数字二元刚度状态（软或硬），该材料实现了各种机械品质的原位和分级可调性。
克服软机器的硬限制
与生物相比，软机器在适应不断变化的环境方面仍有差距。这是因为它们的实时可调性受到很大限制，在此之前，它们的可重新编程特性和功能范围也存在限制。
UNIST开发的新型数字可编程材料具有多种非凡的机械性能，包括变形和记忆、应力应变响应以及压缩负荷下的泊松比（显示可变形体的横截面在纵向拉伸时的变化情况）。
此外，这种新材料还展示了以应用为导向的功能，如可调节和可重复使用的能量吸收和压力传递。
这一突破有望开创完全自适应软机器人和智能交互机器的新时代。
研究团队在论文中介绍称：“我们引入了一种超构材料复合系统，通过将编码的数字图案信息转化为机械像素的离散刚度状态，实现了对各种机械信息的分级和可逆调整。”
Jiyun Kim教授领导的研究小组采用图形刚度模型开发出了一种新方法，使材料具有丰富的形状可重构性。这使材料可以在椭圆空隙的“简单拉胀”（具有负泊松比的结构或材料）中独立切换各个组成单元的“数字二元刚度状态”（基本上是柔软或刚性状态）。
PPMM形状变换和形状记忆能力
该论文解释称，这种材料实现了“各种机械品质的原位和分级可调性”。
这项研究的第一作者、UNIST材料科学与工程系硕博连读生Jun Kyu Choe在一份声明中说：“我们开发出了一种无需额外硬件，能够在几分钟内实现所需要特性的超构材料。”
这为先进自适应材料和自适应机器人的未来开发开辟了新的可能性。
Choe及其同事通过一种“自适应冲击能量吸收材料”展示了这种材料的潜力，其材料可以根据突然的冲击调整其特性，能够最大限度地减少传递到受保护物体上的力，从而使损坏或受伤风险最小化。然后，研究小组将这种材料改造为一种“力传递材料”，在所需要的位置和时间传递力。
PPMM作为一种自适应和可重复使用的能量吸收材料。（a）改变材料中激活像素的模式，以影响其在落球实验中的响应；（b）通过输入特定的数字命令，该材料可以精确控制力的传输路径，从而操作邻近的LED开关。
这种超构材料还可以兼容一系列现有设备、小工具以及包括深度学习在内的人工智能（AI）技术。
Kim教授补充说：“这种超构材料能够将数字信息实时转化为物理信息，为能够学习并适应周围环境的创新型材料铺平了道路。”
论文链接：
https://doi.org/10.1002/adma.202304302
延伸阅读：
《光学和射频应用的超构材料-2022版》
《光学和射频领域的超构材料和超构表面-2022版》
