北京
大阪大學研究人員開發出一種生物混合人工智能系統，可改善對半機械蟑螂的控制。
日本研究人員開發了一種控制半機械昆蟲的新方法，其核心在于先理解動物的狀態，再嘗試影響其運動。該系統并不單純依賴外部指令，而是通過監測昆蟲的心跳、神經活動和身體運動，來判斷其內部狀態，并決定是否施加刺激。
為測試這一概念，研究團隊給馬達加斯加發聲蟑螂配備了一種輕量級可穿戴“背包”，能夠收集生理和行為數據。該裝置通過紫外光和振動信號來引導昆蟲。基于五種場景（正常活動、紫外光暴露、化學物暴露、高溫和食物存在）下采集的數據訓練的機器學習算法，能夠以93%的準確率識別昆蟲所處的環境狀態。
系統僅在條件有利時才進行干預。因此，當昆蟲看起來放松或有食物驅動時，會施加輕柔刺激來引導其運動；一旦檢測到壓力或回避信號，刺激便會自動暫停。
“昆蟲協同電路”標志生物混合機器人新一步
研究人員將這一新平臺命名為“昆蟲協同電路”（ISC），這是一套能夠響應昆蟲生理狀態，而非僅僅發出運動指令的系統。通過將生物信號納入決策過程，該技術使機器與有機體之間的互動更具適應性。
團隊表示，這一方法與傳統的半機械昆蟲系統截然不同，它創建了一個與昆蟲自然反應協同工作而非強行壓制其反應的生物混合框架。
據森島圭佑介紹，這項研究凸顯了對能夠適應生物體不斷變化的狀態，而非僅通過外部指令來指揮其行為的生物混合系統的需求。“昆蟲是活生生的生物，其反應因個體而異，且隨時變化，”領導該項研究的大阪大學工學院的森島說道。
他指出，傳統的生物混合機器人通常采用單向模式，即動物從外部系統接收指令。而新方法則融入了昆蟲的生理反饋，使技術能夠實時響應其狀態。
生物混合控制平臺引導蟑螂穿越復雜迷宮
這一平臺也代表了生物混合控制系統邁向交互與適應的早期一步，將重心從控制生物體轉向傾聽它們。
在一系列實驗中，研究人員利用一個多室迷宮測試了該系統，該迷宮旨在評估昆蟲在復雜環境中穿行的能力。未作處理的蟑螂往往停留在有食物的區域，而配備ISC平臺的半機械蟑螂能夠持續在整座迷宮中穿行，顯示出系統在不壓制昆蟲自然行為的前提下引導其運動的能力。
團隊表示，該方法通過在發出指令前將昆蟲的生理狀態納入考量，最大限度地減少了不必要的刺激。系統并非將動物視為被動平臺，而是將其作為動態的生命體與之互動。
展望未來，研究人員認為，該技術有望為生物系統與人工智能之間更緊密的協作鋪平道路，推動先進的半機械應用和新的環境監測能力。
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