A mechanically embodied, double-network hydrogel adaptive memory element for reprogrammable actuation
本論文は、迅速な光熱曲げと非揮発的かつ光学的に書き換え可能な機械的メモリを統合した、光駆動型ダブルネットワークハイドロゲルアクチュエータを提示するものであり、熱的および粘弾性的緩和時間スケールの結合を通じて、再プログラム可能で履歴依存的なソフトアクチュエーションを可能にする。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
生き物は単に世界に反応するだけでなく、世界を記憶している。鍛えられた筋肉は、休んでいた筋肉とは異なる負荷に対して異なる反応を示すし、神経系は過去の経験に基づいて将来の信号の処理方法を変えることで学習する。このように、物質の振る舞いを変える内部状態を蓄積する能力は生物学の特徴であるが、ほとんどの人工的な機械にはそれが欠けている。例えば、合成ロボットアームは固定された一連の指示に従って作られている。ボタンを押せば、特定の距離を動く。それは動きから学習することもなく、これまで何度動いたかに基づいて行動を変えることもない。科学者たちは、中央のコンピュータなしで感知し、決定し、行動できるデバイスを作るために、ソフトマテリアルの中に「物理的知能」を組み込むことを長らく追求してきた。課題は、これらの材料に、単なる一時的な残響としてではなく、紙にメモを書き込んだり消したりするように、意図的に変更可能な、安定した書き換え可能な状態として、その履歴を記憶させることだった。
ブリストル大学とオーストラリア国立大学の研究者たちは、このような機械的記憶を実現する、柔らかい水ベースの材料を開発した。彼らは、光にさらされると曲がるゼリー状の物質で作られた小さなロッドである、ハイドロゲルアクチュエータを作成した。この材料をユニークなものにしているのは、一つの構造の中に二つの異なる振る舞いを組み合わせている点である。ゲルの一方の部分は光に対して即座に反応し、素早く曲がった後に、時間の経過とともに張力を失うバネのようにゆっくりと元の形状に戻る。ゲルのもう一方の部分は、見た光の記憶を保持し、数日間にわたって内部の剛性を変化させる。これら二つの部分を結合することで、研究者たちは、通常よりも大きく、あるいは小さく曲がるように訓練することができ、かつ、湿った柔軟性を保ったまま元の振る舞いに戻るよう再訓練できるデバイスを作り上げた。
この材料は、二つの織り合わされた分子ネットワークで構成されている。第一のネットワークは、金ナノ粒子と温度感受性ポリマーを含んでいる。レーザーがこの部分のゲルに照射されると、金粒子が加熱され、ポリマーが収縮してロッドが曲がる。この反応は速く、可逆的である。光を消すと、ゲルは冷却され、ゆっくりと真っ直ぐな形状へと戻っていく。パルス状の光を長い休憩を挟んで繰り返し照射した場合、ゲルは毎回開始位置に戻る。しかし、パルスが素早く連続してくる場合、ゲルは完全にリラックスする時間がなく、曲がりがわずかに蓄積される。この挙動は「リーキー・インテグレーター（漏れのある積分器）」として知られており、材料は最近の出来事を一時的に記憶するものの、熱が放散され、ゲル内部の水が再分配されるにつれて、最終的にはそれらを忘れてしまう。
ゲルに永続的な記憶を与えるために、研究者たちはアゾベンゼンと呼ばれる特殊な分子を含む第二のネットワークを追加した。この分子は、受け取る光の色に応じて、二つの異なる形状、すなわち異性体の間で切り替わることができる。一つの形状は安定していて硬く、もう一方は不安定で柔らかい。決定的なのは、分子が硬い形状に切り替わると、特定の色の光を受けて切り替わるまで、その状態を非常に長く維持することである。研究者たちがこの二重ネットワークゲルを作製した際、ロッドが曲がるヒンジの剛性が、アゾベンゼン分子がどちらの形状にあるかに依存することを発見した。分子が硬い形状にあるとき、ゲルはレーザーに当たるとより鋭く曲がる。分子が柔らかい形状にあるときは、ゲルの曲がりは小さくなる。
チームは、光を用いてゲルに新しい振る舞いを「書き込む」ことができることを実証した。最初は柔らかい状態にあるゲルのヒンジに青いレーザーを照射することで、分子を硬い状態へと強制的に切り替えた。このトレーニングの後、テスト用のレーザーパルスは以前のパルスと同一であったにもかかわらず、ゲルはテスト時に以前よりも大幅に大きく曲がった。この曲がりの増加は一時的な効果ではなく、数日間にわたって持続した。研究者たちは、この記憶を消去できることも示した。ヒンジに緑色のレーザーを1時間照射することで、分子を元の柔らかい状態へと切り替え、ゲルは元の、反応性の低い振る舞いに戻った。彼らはその後、再び硬い状態を書き込むことができ、この材料が劣化することなく、また乾燥させる必要もなく、繰り返し再プログラミング可能であることを証明した。
この研究は、振る舞いの変化が材料の単純な疲労や損傷によって引き起こされたという考えを否定するものである。ゲルは単に疲れて曲がらなくなったのではなく、同じ入力に対してどのように反応するかを能動的に変えたのである。また、この記憶は、一部の「形状記憶」材料に見られるような、乾燥によって保持される固定された形状によるものでもないことも示された。代わりに、記憶は分子自体の化学的状態に保存されており、それが動作中の湿ったゲルの機械的特性を変化させていた。研究者たちは、この効果が非対称であることを発見した。つまり、分子を硬い状態に切り替えると曲がりが増加したが、それらを戻しても、完全に左右対称に減少するわけではなかった。これは、剛性の変化がゲルの厚みを通じた力の伝達方法を変え、材料の履歴に依存する非線形な応答を生み出していることを示唆している。
この発見の重要性は、ソフトマシンの捉え方をどのように変えるかという点にある。外部のセンサーやコンピュータに動きを決定させるロボットを作る代わりに、この材料は、その構造自体の中に意思決定プロセスを具現化している。それは、経験に基づいて反応を調整し、「行うことによって学ぶ」ことができ、状況が変わればその振る舞いを「学習解除」することができる。研究者たちはこれを、抵抗がその履歴に依存するコンポーネントを説明する電子工学の用語である「メモリスタ的」なシステムであると表現している。この場合、ゲルの機械的な抵抗は、吸収した光に基づいて変化する。高速で反応的なシステムと、低速で持続的なシステムを結合させることで、チームは情報を蓄積し、将来の行動を修正できる材料を作り出した。このアプローチは、複雑な外部制御システムを必要とせず、相互作用から学び、その振る舞いを適応させることができる、適応型のソフトマシンへの新しい道を提供している。
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