兩名中國博士發明神奇材料，靈感來自巴甫洛夫的狗

席位有限，先到先得

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縱觀自然界的各種生物體，不論是形貌結構、還是物理化學特性，都完美地適應著大自然的各種變化與挑戰。正如 DNA 的發現者之一、諾貝爾生理及醫學獎得主 Francis Crick 說過的，「生物是進化而來的，而不是被設計的。」 那麼將其帶入到科研領域，又能給研究人員帶來怎樣的啟發？

來自芬蘭阿爾託大學（Aalto University） 和坦佩雷大學（Tampere University）的研究人員受到啟發，開始重新審視擁有不同功能性的仿生材料，併產生了一個大膽的想法：人工材料能否通過某種方式，比如自我學習，產生適應環境的自我進化？

研究人員因此投入到對材料 「自我學習」 的研究，並開發出一種特殊的 「液晶網路執行器」，這讓他們可以「訓練」 塑料片在光線的控制下行走。該方法的研究論文發表在了最新一期的Matter雜誌上，這是他們合成的執行器第一次根據其過去的經驗來 「學習」 新的技巧，而並不需要計算機編程。

動圖 | 正在 「行走」 的塑料片（來源：曾浩、張航）

這些由熱響應液晶聚合物網路和染料塗層製成的塑料，被稱為「軟致動器」，它可以將能量轉換為機械運動。在研究最初階段，執行器只能響應熱量，但通過將光與熱量相結合，它又學會了響應光。其響應方式很像人類捲曲食指的動作，當致動器被照射時，通過自身彎曲進行周期性的蠕動。它的「行走」 速度是 1 mm/s，跟蝸牛的步伐差不多。

該論文的並列第一作者曾浩博士和張航博士都來自中國，目前在芬蘭進行博士後研究工作。論文的另外兩位作者，分別是阿爾託大學的教授 Olli Ikkala 和坦佩雷大學的教授 Arri Priim?gi。

DeepTech 和兩位中國一作進行了深入交流，了解這項研究以及二人的學習經歷。

靈感源於巴浦洛夫的狗

此前，常規的記憶材料或者具有響應性質的智能材料，它們的性能都是人為設計的。換句話說，其記憶形狀、形變與否，是源於分子層面或結構力學角度的設計，其目的也是為了更好地實現人為控制。

但這種能夠 「自我學習」 的材料是如何煉成的？

曾浩告訴 DeepTech ：「我們這項實驗的設計靈感，來自於巴浦洛夫的狗的條件反射實驗。」

巴普洛夫的條件反射實驗是這樣的：狗在食物面前會流口水，但在一開始聽到鈴聲，不會有所反應。然而，當反覆地讓食物與鈴聲一同出現，狗會在腦海中將食物和鈴聲關聯在一起。之後，只要聽到鈴聲，即便沒有看到食物，狗也會流口水。

「如果將智能材料的各種響應（如形狀改變）類比於狗的流口水，而各種外界刺激（如光、熱），看成是對狗體現的食物和鈴聲。那一種材料能夠實現自我學習，就意味著它對原本中性的刺激產生了條件反射。」曾浩說道。

在他們設計的液晶網路執行器中，材料的 「學習過程」 是基於染料的擴散而實現的：材料在加熱情況下會發生形變，在光照下則不為所動。但當加熱與光照並存時，附於薄膜一側的染料顆粒會快速擴散進液晶網路（體材料）的內部，從而大大增強材料對光的吸收能力以及光熱效應。而單純的加熱或者光照都不會讓染料有明顯的擴散。於是，經過這種 「訓練」 之後，材料便獲得了對光的響應性——也就是習得了「條件反射」。

圖 | 通過關聯兩個刺激的經典條件執行器（來源：Matter）

坦佩雷大學的教授，也是本文的作者之一 Arri Priim?gi 表示：「我們的研究本質上是在問一個無生命的材料是否能以一種非常簡單的方式學習的問題。我的同事，阿爾託大學的 Olli Ikkala 教授提出了如果材料可以學習會意味著神秘？這引發了我們的興趣。」

「有許多人會說，我們把設計的這個自我學習的小軟體機器人比喻得太遠了。」 Arri Priim?gi 說道，「從某種意義上說，這些人是正確的，因為與生物系統相比，我們研究的材料還很簡單並且有限。但即便是在他們正確的情況下，我們的研究和巴浦洛夫實驗的比喻也仍然成立。」

張航對 DeepTech 說：「傳統的軟體機器人大多都擁有對外界刺激的響應性，比如對光或氣壓等。但此類響應性一般不會隨時間的變化或自身的經歷而發生變化。我們的研究主要是讓材料擁有了通過條件反射獲得新響應性的能力，儘管此能力仍然非常的原始和簡單，並且在機理上與生物體的學習完全不同，但它的外在表現符合經典條件反射的邏輯。」

「而這正是我們的設計與之前相關研究的最大不同之處。」張航說，「我們預計擁有『自我學習』能力的軟體機器人，會成為該領域的下一個突破方向，並最終給人們帶來更加智能化的軟體機器人。」

圖 | 液晶聚合物網路製成的人造巴甫洛夫狗（來源：曾浩、張航）

對於接下來的研究，他們表示下一步是要增加系統的複雜性和可控性級別，以便找到可以被生物系統使用的類比的極限。「我們的最終目的是實現人工材料的深層次仿生，以及軟體機器人的高度自動化。」曾浩說。

針對 DeepTech 關於其在應用角度的提問，張航表示：「從這種材料的特性來看，它能作為可遠程控制的可調軟微型機器人，未來會是生物醫學應用的理想材料。但就目前而言，這項研究還處於初級理論階段，距離實際應用仍有一定距離。」

對於下一步的研究，張航和曾浩有著類似的規劃：我們會繼續專註於發現更多更好的、能實現經典條件反射的材料體系。從長遠來看，擁有經典條件反射能力是使材料擁有真正複雜學習能力的第一步。而這些材料預計在未來能為我們帶來更加智能的、對環境有更好適應能力的、可自主學習並進化的機器人或其他人造體系。

二人的學習經歷

圖 | 曾浩博士 （來源：本人提供）

曾浩，本科和碩士均畢業於南開大學物理學院，分別在 2008 年和 2011 年獲得了光子學與技術的學士和碩士研究生學位。在 2011 年到 2015 年期間，在義大利的佛羅倫薩大學讀博士，師從 Diederik Wiersma 教授，也正是在博士期間，開始接觸到液晶聚合物人工肌肉材料，以及其激光微結構加工技術的研究。

在 2016 年，他前往芬蘭的坦佩雷大學並跟隨Arri Priim?gi教授進行博士後研究，並於 2018 年獲得了芬蘭國家學院博後研究員稱號。曾浩長期從事光控微型機器人的開發研究，力圖在光響應智能材料中實現複雜的自適應功能。

在一個很偶然的機會，他接觸到芬蘭阿爾託大學的 Olli Ikkala 教授，也就被這個充滿想像力的、能 「自我學習」 的材料的研究設想所深深吸引。隨後，他便和 Olli Ikkala 課題組的博後研究員張航共同設計具體的實驗方案。最後在兩個課題組的共同努力之下，非常幸運地完成了在 Matter 上發表的工作。

圖 | 張航博士（來源：本人提供）

張航，本科畢業於同濟大學材料科學與工程專業，碩士則畢業於德國亞琛工業大學化學專業。他於 2017 年在位於亞琛的萊布尼茨交互材料研究所獲得了博士學位，研究課題為基於水凝膠的光碟機動軟微機器人。隨後，便在芬蘭的阿爾託大學進行博士後的研究至今。

他的研究方向主要包括等離子體納米顆粒的自組裝、可編程凝膠，以及軟機器人。一直以來，張航都對使用人造材料來實現各種不同的生物擬態和仿生功能十分感興趣，因此加入了阿爾託大學 Olli Ikkala 教授的課題組，從事在人造材料里實現自主學習功能的研究。

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參考：

Hao Zeng, Hang Zhang, Olli Ikkala, Arri Priimagi. *Associative Learning by Classical Conditioning in Liquid Crystal Network Actuators*. Matter, 2019; DOI: 10.1016/j.matt.2019.10.019 (http://dx.doi.org/10.1016/j.matt.2019.10.019)

https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191204113738.htm

https://www.tuni.fi/en

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