A mechanically embodied, double-network hydrogel adaptive memory element for reprogrammable actuation
यह शोध पत्र एक प्रकाश-चालित डबल-नेटवर्क हाइड्रोजेल एक्चुएटर प्रस्तुत करता है जो तीव्र फोटोथर्मल बेंडिंग को गैर-अस्थिर, ऑप्टिकली पुन: लिखने योग्य मैकेनिकल मेमोरी के साथ एकीकृत करता है, जो युग्मित थर्मल और विस्कोइलास्टिक रिलैक्सेशन टाइमस्केल्स के माध्यम से पुन: प्रोग्राम करने योग्य, इतिहास-निर्भर सॉफ्ट एक्चुएशन को सक्षम बनाता है।
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जीवित चीजें केवल दुनिया के प्रति प्रतिक्रिया ही नहीं करतीं; वे उसे याद भी रखती हैं। एक मांसपेशी जिसे व्यायाम कराया गया है, वह एक नई लोडिंग के प्रति उस मांसपेशी से अलग प्रतिक्रिया देती है जिसे आराम दिया गया हो, और एक तंत्रिका तंत्र पिछले अनुभव के आधार पर भविष्य के संकेतों को कैसे संसाधित किया जाए, इसे बदलकर सीखता है। एक आंतरिक अवस्था को संग्रहीत करने की यह क्षमता जो किसी पदार्थ के व्यवहार को बदल देती है, जीव विज्ञान की एक विशेषता है, फिर भी अधिकांश मानव-निर्मित मशीनों में इसका अभाव है। उदाहरण के लिए, एक कृत्रिम रोबोटिक हाथ निर्देशों के एक निश्चित सेट के साथ बनाया जाता है: बटन दबाएं, और यह एक विशिष्ट दूरी तक चलता है। यह उस गति से सीखता नहीं है, न ही यह इस आधार पर अपना व्यवहार बदलता है कि यह कितनी बार चल चुका है। वैज्ञानिक लंबे समय से नरम सामग्रियों (soft materials) में "भौतिक बुद्धिमत्ता" (physical intelligence) बनाने की कोशिश कर रहे हैं, जिससे ऐसे उपकरण बनाए जा सकें जो बिना किसी केंद्रीय कंप्यूटर के महसूस कर सकें, निर्णय ले सकें और कार्य कर सकें। चुनौती यह रही है कि इन सामग्रियों को अपनी हिस्ट्री (इतिहास) को केवल एक अस्थायी गूँज के रूप में नहीं, बल्कि एक स्थिर, पुन: लिखने योग्य अवस्था के रूप में याद रखने के योग्य बनाया जाए, जिसे कागज के टुकड़े पर नोट लिखने और मिटाने की तरह जानबूझकर बदला जा सके।
ब्रिस्टल विश्वविद्यालय और ऑस्ट्रेलियन नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक ऐसा नरम, जल-आधारित पदार्थ विकसित किया है जो इस प्रकार की यांत्रिक स्मृति (mechanical memory) प्राप्त करता है। उन्होंने एक हाइड्रो जेल एक्ट्यूएटर (hydrogel actuator) बनाया, जो जेली जैसे पदार्थ से बनी एक छोटी छड़ है जो प्रकाश के संपर्क में आने पर मुड़ जाती है। इस सामग्री को जो अद्वितीय बनाता है वह यह है कि यह एक ही संरचना में दो अलग-अलग व्यवहारों को जोड़ती है। जेल का एक हिस्सा प्रकाश के प्रति तुरंत प्रतिक्रिया करता है, तेजी से मुड़ता है और फिर धीरे-धीरे अपने मूल आकार में वापस आ जाता है, बिल्कुल एक स्प्रिंग की तरह जो समय के साथ अपना तनाव खो देता है। जेल का दूसरा हिस्सा देखे गए प्रकाश की स्मृति को थामे रखता है, जिससे इसकी आंतरिक कठोरता (stiffness) इस तरह बदल जाती है जो कई दिनों तक बनी रहती है। इन दोनों हिस्सों को आपस में जोड़कर, शोधकर्ताओं ने एक ऐसा उपकरण बनाया जिसे सामान्य से अधिक या कम मुड़ने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, और फिर इसे अपने मूल व्यवहार में लौटने के लिए पुनः प्रशिक्षित किया जा सकता है, और यह सब करते हुए भी यह गीला और लचीला बना रहता है।
यह सामग्री अणुओं के दो परस्पर बुने हुए नेटवर्क से निर्मित है। पहले नेटवर्क में गोल्ड नैनोकण और एक तापमान-संवेदनशील पॉलीमर शामिल है। जब एक लेजर इस जेल के इस हिस्से पर चमकता है, तो गोल्ड कण गर्म हो जाते हैं, जिससे पॉलीमर सिकुड़ जाता है और छड़ मुड़ जाती है। यह प्रतिक्रिया तेज और प्रतिवर्ती (reversible) है; एक बार जब प्रकाश बंद हो जाता है, तो जेल ठंडा हो जाता है और धीरे-धीरे अपने सीधे आकार में वापस आ जाता है। यदि प्रकाश को लंबी अवधि के अंतराल के साथ बार-बार पल्स के रूप में दिया जाता है, तो जेल हर बार अपनी प्रारंभिक स्थिति में लौट आता है। हालांकि, यदि पल्स जल्दी-जल्दी आती हैं, तो जेल पूरी तरह से रिलैक्स होने का समय नहीं पाता, और मुड़ाव थोड़ा जमा (accumulate) होने लगता है। इस व्यवहार को "लीकी इंटीग्रेटर" (leaky integrator) के रूप में जाना जाता है, जहाँ सामग्री हाल की घटनाओं को थोड़े समय के लिए याद रखती है लेकिन जैसे ही गर्मी निकल जाती है और जेल के भीतर पानी पुनर्वितरित होता है, वह उन्हें भूल जाती है।
जेल को स्थायी स्मृति देने के लिए, शोधकर्ताओं ने एज़ोबेंजीन (azobenzene) नामक एक विशेष अणु वाला दूसरा नेटवर्क जोड़ा। यह अणु प्राप्त होने वाले प्रकाश के रंग के आधार पर दो अलग-अलग आकारों, या आइसोमर्स (isomers), के बीच स्विच कर सकता है। एक आकार स्थिर और सख्त होता है, जबकि दूसरा कम स्थिर और नरम होता है। महत्वपूर्ण रूप से, एक बार जब अणु सख्त आकार में बदल जाता है, तो वह तब तक वहीं रहता है जब तक कि उसे वापस स्विच करने के लिए एक विशिष्ट रंग की रोशनी न दी जाए। जब शोधकर्ताओं ने अपना डबल-नेटवर्क जेल बनाया, तो उन्होंने पाया कि छड़ के मुड़ने वाले हिस्से की कठोरता इस बात पर निर्भर करती थी कि एज़ोब बेंजीन के अणु किस आकार में हैं। यदि अणु सख्त आकार में थे, तो लेजर के संपर्क में आने पर जेल अधिक तीव्रता से मुड़ा। यदि वे नरम आकार में थे, तो जेल कम मुड़ा।
टीम ने प्रदर्शित किया कि वे प्रकाश का उपयोग करके जेल में एक नया व्यवहार "लिख" सकते हैं। शुरुआत में नरम अवस्था में मौजूद जेल के हिंज (hinge) पर एक नीला लेजर चमकाकर, उन्होंने अणुओं को सख्त अवस्था में बदलने के लिए मजबूर किया। इस प्रशिक्षण के बाद, जेल एक मानक लेजर पल्स के परीक्षण के दौरान काफी अधिक मुड़ा, भले ही परीक्षण पल्स वही थी जो पहले उपयोग किए गए पल्स थे। यह बढ़ा हुआ मुड़ाव एक अस्थायी प्रभाव नहीं था; यह कई दिनों तक बना रहा। शोधकर्ताओं ने यह भी दिखाया कि इस स्मृति को मिटाया जा सकता था। हिंज पर एक घंटे के लिए हरा लेजर चमकाकर, उन्होंने अणुओं को वापस उनके नरम अवस्था में बदल दिया, और जेल अपने मूल, कम प्रतिक्रियाशील व्यवहार में लौट आया। वे फिर से सख्त अवस्था को लिख सकते थे, जिससे यह सिद्ध हुआ कि सामग्री को बिना खराब हुए या सूखे बिना बार-बार रीप्रोग्राम किया जा सकता है।
यह कार्य इस विचार को खारिज करता है कि व्यवहार में परिवर्तन सामग्री की साधारण थकान या क्षति के कारण हुआ था। जेल केवल थका नहीं था और मुड़ना बंद नहीं किया था; इसने सक्रिय रूप से अपने इनपुट के प्रति अपनी प्रतिक्रिया को बदल दिया था। इसने यह भी दिखाया कि स्मृति केवल सूखने से बनी एक निश्चित आकृति नहीं थी, जैसा कि कुछ अन्य "शेप-मेमोरी" सामग्रियों में देखा जाता है। इसके बजाय, स्मृति स्वयं अणुओं की रासायनिक अवस्था में संग्रहीत थी, जिसने काम करते समय गीले जेल के यांत्रिक गुणों को बदल दिया। शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रभाव विषम (asymmetric) था: अणुओं को सख्त अवस्था में बदलने से मुड़ाव बढ़ गया, लेकिन उन्हें वापस बदलने से यह पूरी तरह से सममित (symmetrical) तरीके से कम नहीं हुआ। यह सुझाव देता है कि कठोरता में परिवर्तन यह बदल देता है कि बल जेल की मोटाई के माध्यम से कैसे स्थानांतरित होता है, जिससे एक गैर-रेखीय (non-linear) प्रतिक्रिया उत्पन्न होती है जो सामग्री के इतिहास पर निर्भर करती है।
इस खोज का महत्व इस बात में निहित है कि यह हमारे सोचने के तरीके को बदल देता है कि सॉफ्ट मशीनें कैसी होनी चाहिए। एक ऐसा रोबोट बनाने के बजाय जो यह तय करने के लिए बाहरी सेंसर और कंप्यूटरों पर निर्भर करता है कि उसे कैसे चलना है, यह सामग्री निर्णय लेने की प्रक्रिया को अपनी संरचना के भीतर ही समाहित करती है। यह करके सीख सकती है, अपने अनुभवों के आधार पर अपनी प्रतिक्रिया को समायोजित कर सकती है, और फिर स्थिति बदलने पर उस व्यवहार को छोड़ सकती है। शोधकर्ता इसे एक "मेमरिस्टिव" (memristive) प्रणाली के रूप में वर्णित करते हैं, जो इलेक्ट्रॉनिक्स से लिया गया एक शब्द है जिसका उपयोग उस घटक के लिए किया जाता है जिसकी प्रतिरोधकता उसके इतिहास पर निर्भर करती है। इस मामले में, जेल का यांत्रिक प्रतिरोध इस बात पर निर्भर करता है कि उसने कितना प्रकाश अवशोषित किया है। एक तेज़, प्रतिक्रियाशील प्रणाली को एक धीमी, स्थायी प्रणाली के साथ जोड़कर, टीम ने एक ऐसा पदार्थ बनाया है जो जानकारी संग्रहीत कर सकता है और अपने भविष्य के कार्यों को संशोधित करने के लिए उसका उपयोग कर सकता है। यह दृष्टिकोण उन अनुकूलन योग्य सॉफ्ट मशीनों की ओर एक नया मार्ग प्रदान करता है जो अप्रत्याशित वातावरण में काम कर सकती हैं, अपने इंटरैक्शन से सीख सकती हैं और जटिल बाहरी नियंत्रण प्रणालियों की आवश्यकता के बिना अपने व्यवहार को अनुकूलित कर सकती हैं।
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