新型超材料學會改變形狀、調整行為，像生命系統一樣運動

新型超材料無需中央大腦即可學會改變形狀、適應環境并移動，模擬生命系統特征。

阿姆斯特丹大學的研究人員開發出一類新型超材料，能夠在沒有中央控制器的情況下學會改變形狀、調整行為，甚至自主移動。與傳統材料在外力作用下產生固定反應不同，這些工程系統的行為更接近生命物質。它們能根據過往相互作用調整反應方式，從而完成通常需要編程機器人才能執行的任務。

該材料由一系列相同的電動鉸鏈通過彈性結構連接而成。每個鉸鏈都內置微控制器，可追蹤自身運動狀態、存儲歷史數據并與相鄰單元通信。這種分布式架構使材料能夠通過局部協同控制整體行為，而非依賴單一控制系統。隨著時間推移，該結構通過調整每個鉸鏈的運動和相互作用方式，逐步習得對輸入信號的響應模式。

材料的學習與適應機制

超材料通過重復交互完成訓練。研究人員彎曲特定鉸鏈作為輸入信號，同時引導其他鉸鏈進入目標形態。每次訓練周期中，系統都會更新各鉸鏈施加的作用力。最終，材料學會在感知到相同輸入信號時，自主復現訓練目標形態。它既能遺忘舊形態學習新配置，也可存儲多種形態并隨時切換。

"研究中最為振奮人心的發現是，學習能力賦予超材料進化特性——系統一旦開始學習，其演化方向便呈現近乎無限的可能性。"論文作者杜堯表示。這種無需中央控制的自主行為進化能力，標志著材料研究從可編程物質向實時自適應系統的跨越。該體系還揭示了：即使由簡單組件協同工作，也可能涌現出智能，而非依賴復雜的中央處理。

無腦系統的智能涌現

此類材料可完成抓取物體或表面移動等類似簡單生命體的任務。早期同類系統雖能運動，卻缺乏學習適應能力。

各鉸鏈基于局部信息施加扭矩，動態調整剛度和預設位置，使整條鏈能根據環境變化進行動態重組。研究人員表示，下一步將突破靜態形態限制，實現隨時間變化的行為模式，例如在爬行與滾動運動模式間切換。"未來我們將致力于實現時間依賴性行為的學習，而非僅改變靜態形態。"杜堯補充道。研究團隊還計劃探索系統在不確定環境中的表現，即在存在噪聲干擾的條件下進行學習，使反應機制呈現概率性特征。

這項研究反映了學界對融合物理結構與自適應智能材料日益增長的興趣，可能為機器人技術、軟體機械和響應系統開辟新路徑。

相關研究已發表于《自然·物理學》期刊。

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