在傷口癒合和癌細胞擴散過程中，會出現細胞集體遷移現象——細胞「大軍」目標明確地向指定地點集結。但到目前為止，生物學家對這一重要現象還有不少困惑，如每個細胞參與有序集體運動的機制，特別是細胞使用何種信息來確定集體細胞運動的方向等。

一項最新的研究進展，也許會幫助解決上述困擾。近日，Nature 雜誌封面發表重大工程學突破——仿生物細胞群體機器人問世。

圖丨李曙光設計的粒子機器人（來源：MIT NEWS）

這種機器人能夠模擬生物細胞集體遷移，實現移動、搬運物體及向光刺激移動。該研究為開發具有預先確定性行為的大規模群體機器人系統提供了全新途徑，且比傳統機器人和仿生系統具有更高的可擴展性。

圖丨李曙光和他設計的粒子機器人（來源：MIT NEWS）

這項工作由來自麻省理工學院（MIT）、哥倫比亞大學、康奈爾大學和哈佛大學等多所高校的研究人員合作完成。該論文第一作者為中國科學家李曙光，目前在 MIT 計算機科學和人工智慧實驗室做博士後。

針對粒子機器人的創新性、獨特優勢、未來應用和進一步研究等議題，李曙光接受了 DeepTech 的專訪，予以解讀。

（來源：Nature）

極端設計逼出創新

在一段實驗 Demo 中，一小群粒子機器人表現得很聰明：實驗場里有兩盞燈，粒子機器人聚在中間；打開左邊的燈，它們就往左邊走；把左邊燈關掉，打開右邊的燈，機器人又組隊往右邊去；把兩盞燈都打開，它們就朝著中間的方向走。

實驗中，研究者只是發出一個「開始」指令，過程中完全不加控制，粒子機器人總能奔著光去。

「粒子機器人，是研究團隊創造的一個新辭彙。」李曙光說。

（來源：MIT NEWS）

從外觀看，單個「粒子」呈簡潔的圓盤狀，內置電池、通信模塊、小電機，以及獨特設計的機械結構。單個「粒子」無法移動，只能像相機光圈那樣伸縮。在收縮狀態下，直徑約 15 厘米；在擴張狀態下，直接約 23 厘米。

傳達指令有兩種方式：一是粒子機器人自帶的 USB 介面；二是每個粒子機器人都裝有無線模塊，研究者可以遠程寫入程序，然後機器人群體就按照指令去做。

當把三個「粒子」放在一起，「粒子」在接受指令伸縮時，就會與「鄰居」互動，你推我拽，三個「小夥伴」就可以沿直線行走。

加入更多的「粒子」，就能幹更複雜的事情。一群「粒子」組成的機器人，可以在光線的引導下，四處移動、運送物體，以及躲避障礙物。

圖丨生物體內的細胞可以自行形成更大的有機體，此次研究亦受此啟發（來源：Nature）

曾有不少人問李曙光，為什麼不讓單個「粒子」跑起來？他回答說，「如果讓它跑起來，那就跟 99% 的研究完全一樣了。」原來，「粒子」機器人的最大亮點正來自於設置了一個極端的運行條件——單個「粒子」不能動，想動，必須靠其他「小夥伴」協同。

蜂群機器人或稱集群機器人，是一個熱門研究領域。絕大多數的集群機器人的單體都是可以移動的，或是振動式，或是輪式。這些研究更側重於機器人之間的信息協同，聚焦於機器人如何通訊，如何協調，主要工作屬於演算法層面的。

粒子機器人系統的獨特之處，在於除了信息交換，還有力學協同，即通過粒子之間「你推我，我拉你」來實現。

圖丨此次論文（來源：Nature）

李曙光表示，粒子機器人互相之間的你追我趕是更獨特的研究，結合了信息和力學兩方面的智能。

在論文的合作者中，MIT 的 Daniela Rus 教授和哥倫比亞大學的 Hod Lipson 教授都是李曙光的導師。他們的研究方向都涵蓋模塊化機器人，這是一個研究多年的小領域。

圖丨Daniela Rus 和 Hod Lipson （來源：MIT、哥倫比亞大學 ）

李曙光渴望研究些新東西，就找導師溝通，想要打破模塊機器人的傳統概念——個體不再是簡單的模塊，而是與生物和物理學相結合，提出基本「粒子」的概念，基本粒子可以組合成各式各樣的智能機器。

在演算法和控制上，研究團隊借鑒了細胞生物學的一些研究結論，然後用機器人實現了這一過程。

相比複雜的機器人，粒子機器人的製造更簡單，也易於形成規模。

容錯性與可擴展性俱佳

對於粒子機器人，德國馬克斯?普朗克智能系統研究所的科學家 Metin Sitti 評價認為：這種全新機器人具有傳統機器人系統所沒有的魯棒性和可擴展控制。該研究為開發具有預先確定性行為的大規模機器人系統提供了一種替代方法。

所謂魯棒性，代表系統的容忍性或容錯性，是一種抗干擾能力的參數，也是在異常和危險情況下系統生存的關鍵。

在傳統機器人系統中，單個部件的缺失或損壞，有時會導致整個系統失效。而根據模擬預測，粒子機器人在 20% 的「粒子」失效的情況下，系統仍能繼續運動，不影響全局任務。

李曙光表示，「20 % 在工程系統里是非常高的數字。」

在可擴展性方面，粒子機器人也表現出值得樂觀的結果。

圖丨2018年比爾蓋茨先生回母校哈佛大學參觀實驗室，了解機器人研究領域最新進展。圖為李曙光為他講解最新的軟體機器人研究成果（來源：李曙光）

先來看傳統的模塊化機器人，它是由標準的相互獨立的製造模塊組成，每個模塊有驅動部分、動力源等。

實際上，模塊化機器人也可以模擬部分生物學行為，如自組裝、修復和搬運，但大部分系統需要集中控制，或在設計上過於複雜，這就限制了系統的能力和可擴展性。

粒子機器人有一個好玩的實驗，就是往一群正在工作的機器人中，增派部分機器人，結果像往盆里加水一樣，集群里的機器人能迅速組織起有效率的運動。

新加入的這部分機器人，並沒有讓整個集群的協調難度增加，直接放進去就行，研究者不用改變信號端或者做任何指令調整。理論上，參與工作的個體越多，集群正常工作的幾率就會越高。

目前的實驗中，研究團隊使用 25-30 個「粒子」組團，完全沒問題。李曙光分析稱，現在的實物實驗系統能到 50 個「粒子」，但效率會降低，群體運動速度會變慢。

這是因為，眾多「粒子」擠在一起時，效率降低了，而且當個體之間挨得太近時，對於光源信號的分辨差別不大，可能會同時展開，浪費了能量。

但李曙光透露，未來的改進版，數量不是一個特別受限的問題。根據模擬模擬顯示，10 萬個「粒子」機器人的協作都沒問題。模擬計算機程序是基於實物實驗的數據做過矯正的，可以很準確地預測機器人的運動和行為。

「我覺得數量再多一些也沒問題。」李曙光分析稱，10 萬個「粒子」之間的碰撞，其力學計算非常複雜, 運算量非常大，需要性能很好的計算機來模擬。

從理論上看，粒子機器人可能不會有數量限制。這是因為，粒子機器人之間沒有一對一的通信，給群體下達指令，信息是廣播式地群發。每個「粒子」都是一樣的，沒有地址、沒有 ID，可以有無限多個。

此外，目前所使用的信號源是外部光源，也可以換成熱、磁場等其他信號源，只要把「粒子」上的感測器換成相應的即可。這在技術上沒有任何難度。

可能率先應用的領域

在交流中，李曙光多次強調「啟發」一詞。

最初粒子機器人概念的提出，就是受到生物系統的啟發；此外，還受到統計物理現象的驅動，從而可以對大量隨機組件的全局統計行為進行建模和控制，而無需跟蹤每個組件。

「粒子」的結構，更是直接受到一種知名玩具的啟發。

這篇論文的作者之一，Chuck Hoberman 是一位知名的設計師，小到玩具，大到體育場館，他都有經典的作品。他曾用超過 15 年的時間，創造出一個個會變形的玩具，風靡了整個 20 世紀 90 年代。比如變色球（Switch Pitch），扔起來是一個顏色，落下時就變成另一個顏色；他還擅長大型建築頂棚的變形設計，2002 年美國鹽湖城冬奧會場館、2019 年超級碗決賽的場館中，都有他的設計手筆。

圖丨 Chuck Hoberman（來源：哈佛大學）

「粒子」的結構，正出自 Chuck 最拿手的摺疊結構設計, 就像一個二維的環，擠壓它，就變成一個小圓盤；拉扯它，就變成一個很大的圓。

對於該項研究的意義，李曙光認為是「提供了一種新的思考方式。」對從事新材料或微納米系統研究的科學家，可以啟發他們做一些新嘗試；生物科學家可以用粒子機器人驗證一些設想。

比如，細胞集體遷移是一個很熱門的基礎研究領域。人體中有很多細胞不能移動，或者說運動效率較差。但當多個細胞聚在一起時，可能實現非常高效的運動，像傷口癒合、癌症擴散等。

生物學家對此有很多猜想，推測細胞為什麼會這樣動？細胞很難控制和測量，但粒子機器人的控制和測量就容易多了，因此該系統可以給細胞集體遷移的相關研究，提供一個驗證的平台。

德國馬克斯?普朗克智能系統研究所科學家認為, 將來，若是該粒子機器人系統的大小能夠達到微米級別，那麼將在醫療等眾多領域帶來深遠影響和重大突破。

在李曙光看來，物流機器人可能是粒子機器人最快獲得應用的領域，大群體的機器人控制技術、演算法和理念都可以應用。這也會是跟商業領域結合最快的。

研究的下半場

李曙光之所以投身機器人研究，是一個從興趣愛好變成專業研究者的故事。

他念初中時，就喜歡研究航模和機器人。2000 年，高考擇校時跟隨了興趣，李曙光選擇國內航空航天領域的強校——西北工業大學，專業是學習飛行器製造。

但他大學二年級時，全國高校開始興起機器人競賽，李曙光一下就著了迷，組織幾個志同道合的同學，向學院申請組隊，後來還吸引了一些研究生加入。

從 2002-2006 年間, 李曙光和隊友們拿過幾次全國冠軍等獎項。他的隊長一職，也直到碩士畢業前才卸任。

圖丨李曙光在MIT辦公室內（來源：李曙光）

未來，興趣依然會驅動李曙光將研究持續下去，主要有幾個方面：

首先，現在「粒子」主要是在二維平面上運動，將來，「三維版本是一定要做的」，在立體空間，讓「粒子」組成各種各樣的形狀，還能運動。李曙光承認，這一挑戰比較大，三維「粒子」的自重是個大問題。

其次，要把粒子做得更小，體積要到厘米級別以下。現在「粒子」還比較大，往極限里說，單個「粒子」做到兩三厘米沒有問題；但更小的、毫米級的，目前的設計並不適用。

如果「粒子」能做成非常小的顆粒，然後通過外部信號來協調它們運動，是完全可能在醫療和新材料領域應用的。

李曙光強調，粒子機器人的概念、演算法、以及初步驗證的結果都支持更小的「粒子」。目前，「粒子」的個頭主要受到材料和製造工藝的限制，「對我們是限制，但是對搞材料和微納系統的科學家可能並不是限制。」

此外，要提高機器人的協作效率。現在「粒子」的大小，決定了如果擺放特別密集的話，會出現相鄰兩排「粒子」互相亂推的情況，影響效率。如果實現更完美的協調，就可以避免「你推我，我也推你」的情況。

進一步改進和提高系統的魯棒性，也還有空間。比方說超過 30%-50% 的機器人不工作了，系統還能完成任務。

李曙光總結稱，總體目標是把粒子機器人做得更好，擴展性更強。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！