Ученые подарили грибу тело робота и позволили ему дико гулять
Никто не знает, о чем мечтают спящие грибы, когда их обширные мицелиальные сети мерцают и пульсируют с электрохимическими реакциями, сходными с реакциями клеток нашего собственного мозга.
Но если бы у них был шанс, что могла бы сделать эта паутина импульсов, если бы предоставлен момент свободы?
Междисциплинарная группа исследователей из Корнеллского университета в США и Университета Флоренция в Италии недавно предпринял шаги, чтобы выяснить это, поставив культуру съедобного вида грибов Pleurotus eryngii (также известного как королевская вешенка) под контроль пары транспортных средств, которые могут дергаться и катиться по плоской поверхности. .
С помощью серии экспериментов исследователи показали, что можно использовать электрофизиологическую активность грибов в качестве означает преобразования сигналов окружающей среды в директивы, которые, в свою очередь, могут использоваться для управления движениями механического устройства.
«Вырастив мицелий в электронику робота, мы смогли позволить биогибридной машине чувствовать окружающую среду и реагировать на нее», — сказал старший научный сотрудник Роб Шепард, ученый-материаловед из Корнелла, когда исследование было опубликовано в журнале Август.
В объединении мяса с машиной нет ничего нового. У эволюции были сотни миллионов лет на то, чтобы точно настроить органические машины, поэтому вполне естественно, что мы обратились к биологии за кратчайшим путем создания надежных устройств, которые могут чувствовать, думать и двигаться так, как мы хотим.
Удивительно, но царство Грибов представляет собой своего рода неиспользованную золотую жилу для кибернетических технологий.
Легко культивируемые с относительно простыми требованиями и склонностью к выживанию там, где многие другие организмы будут бороться, плесени и грибы могут предоставить инженерам множество надежных живые компоненты, отвечающие практически любым сенсорным или даже вычислительным потребностям.
Часто скрытые от глаз сети тонких нити грибов реагируют на изменения в окружающей среде, пробираясь сквозь почву в поисках ресурсов.
Количество многих видов даже проявляется трансмембранная активность, напоминающая наши собственные нервные реакции, предоставляя исследователям потенциальную возможность подслушивать их секретные разговоры.
Применяя алгоритмы, основанные на внеклеточной электрофизиологии P. eryngii и подавая выходные данные в микроконтроллер, исследователи использовали всплески активности, вызванные раздражителем – в данном случае ультрафиолетовым светом – для переключения механических реакций в двух разных типах мобильных устройств.
В контролируемых экспериментах команда использовала сигналы грибковой культуры, чтобы управлять движениями мягкого робота с пятью конечностями и четырехколесного непривязанного транспортного средства.
Они смогли влиять и подавлять «естественные» импульсы, вырабатываемые грибами, демонстрируя способность использовать возможности системы. сенсорные способности для достижения конечной цели.
«Этот проект заключается не только в управлении роботом», — сказал биоробототехник из Корнелла Ананд Мишра.
«Речь идет также о создании истинной связи с живой системой. Потому что, как только вы слышите сигнал, вы также понимаете, что происходит. Возможно, этот сигнал исходит от какого-то стрессов. Итак, вы видите. физический ответ, потому что эти сигналы мы не можем визуализировать, но робот визуализирует.»
Как бы неуклюже ни выглядела «робогрибная комната», истинная ценность системы однажды может быть реализована в более простых механических установках, которые интерпретируют сложные изменения в сигналах окружающей среды, чтобы доставлять точное количество питательных веществ или пестицидов в почвенную среду или автоматически адаптировать реакцию на повышение уровня загрязняющих веществ или даже реагировать на изменения в нашем собственном организме.
В шепоте грибов, о котором мы говорим, кроется более глубокая мудрость. только начинаем понимать. Если бы у них была возможность, они могли бы однажды рассказать нам, о чем они мечтают.
Это исследование было опубликовано в Научная робототехника.
Предыдущая версия этой статьи была опубликована в сентябре 2024 года.
