导语

活性物质集群在自然界中广泛存在，从菌落、细胞组织到蚁群、鱼群、羊群和鸟群等。2021年3月，重庆大学物理学院的刘雳宇课题组与普林斯顿大学的研究人员在《物理评论快报》上发表了一篇论文，介绍了他们如何利用超大型LED屏幕和原创设计的环境耦合型机器人集群，开发出一种新型的活性物质——机器人活性物质。这项研究受到生态系统的启发，通过构建模拟生态系统的方法，探索机器人在环境中的行为模式。当资源逐渐消耗时，机器人的运动不再遵循最陡峭的资源梯度，而是展现出一种对称性的破缺现象，最终形成类似于气体、液体等形态的群体。

通过机器人探索群体行为

研究人员将小型机器人放置在由LED屏幕制成的地面上，通过调整光输入来模拟可消耗资源的数量，比如鹿需要的草。机器人“吃”完一个地方的资源后，会离开资源枯竭的区域。这种程序化的行动导致机器人表现出类似液体、晶体和玻璃的临界行为。研究团队计划通过增加机器人的其他特性来进一步探索其自我组织能力，例如对特定颜色光的偏好。

“活性物质”是由许多能够自主运动的元素组成的系统，例如细菌群落和鸟类群落。研究人员尝试用人工活性物质来模拟这些生物系统。以往的研究中，有些科学家利用机器人对物理输入（如光或化学浓度）的响应来展开讨论。然而，在真实的生态系统中，环境并非固定不变，而是随着生物体的活动而不断变化。生物体需要适应它们自身引起的环境变化。例如，细菌会消耗营养物质，从而改变周围环境中的化学物质浓度。普林斯顿大学的Robert Austin认为，本项研究中的机器人能够感知自己处于资源枯竭的区域，并朝向获取更多食物的方向前进。计算机模拟的饥饿无机体是可行的，但Austin认为模拟无法捕捉生物活性物质中的集体行为或“涌现”行为。“生命体具有数字计算机无法模拟的复杂性。”他总结道。他与重庆大学的刘雳宇合作，设计了一个模拟实验，让受生物学启发的机器人探索并塑造它们的环境。

研究团队制作了8厘米宽的冰球形状的机器人，机器人的腹部下方装有轮子和光传感器。这些机器人被设定为对地面的光线做出反应，总是朝向更亮的光线移动，同时该方向的亮度增加最快。研究者将50个这样的机器人放置在一个4米×4米的LED灯板上，灯板的像素可以单独控制。每个机器人下面的光线在特定的空间区域和特定的时间段内变暗，模拟资源的消耗及随后的恢复过程。机器人对光线变暗的反应是向最明亮的地方滚动，然后它们的新位置再次被调暗。研究团队称这种梯度引导运动为“翘曲引擎”，因为它基于对机器人周围“资源空间”的扭曲。

资源消耗引发的不同群体形态

研究团队发现，机器人被吸引到没有机器人的区域，那里有更多的“食物”。机器人之间存在排斥力。研究者创建了一个被黑暗包围的环形光圈来探究这些光圈相互作用的影响。起初，光圈很大，机器人像气体中的原子一样随机移动。然而，当研究者通过缩小光圈半径来减少环境时，这些机器人聚集在一起形成了六边形晶体结构，每个机器人被限制在一个由六个相邻机器人围绕的小块区域内。随着进一步缩小光圈，干涸的区域开始堆叠，形成均匀的资源分布。这一过程类似于晶体“融化”成液体，随之而来的是无序的、玻璃状的形态，其中机器人在接触时被锁定在一个位置。

普林斯顿大学的Robert Austin解释说，这种自发行为在以往的活性物质实验中未曾发现。他希望通过升级机器人来揭示与生物相关的行为。为了实现这一目标，他的团队已经开始加入颜色敏感性：一些机器人搜索红光，而另一些机器人则消耗蓝光。这些颜色特征可以通过机器人复制的方式从一个机器人传递给另一个机器人。例如，研究人员认为这些带有遗传特性的机器人可以用于研究肿瘤细胞的发展。“机器人活性物质是一片未开发的土地，充满了潜力。”刘雳宇指出。

Bengaluru科学研究所的活性物质物理学家Sriram Ramaswamy表示：“这项工作的创新之处在于它巧妙而简单的实验设计，控制了资源吸收和再生的速度。”他认为该研究为未来探索提供了许多潜在方向，例如研究环境如何通过自身的相变来回应生物群落的相互作用。