W realizacji tego celu pomogło im wykorzystanie materiałów drukowanych w 3D, które umieszczono następnie w sieci kanałów wypełnionych powietrzem podczas procesu drukowania. Mierząc zmiany ciśnienia w tych kanałach na skutek nacisku, zginania lub rozciągania, badacze mogą otrzymać informację zwrotną na temat ruchu materiału.
Czytaj też: Robot pies będzie patrolować bazę wojskową w USA. Witajcie w przyszłości, a ja uciekam
Taka metoda mogłaby zostać wykorzystana choćby do osadzania czujników w materiałach architektonicznych, czyli takich, których właściwości są zaprogramowane poprzez formę i skład. W efekcie możliwe powinno być kontrolowanie parametrów takich jak sztywność czy wytrzymałość. Za przykład można podać sytuację, w której gęstsza sieć komórek tworzy sztywniejszą strukturę.
Nietrudno wyobrazić sobie scenariusz, w którym opisywana technika zostaje wykorzystana do stworzenia elastycznych, miękkich robotów z wbudowanymi czujnikami oraz produkcji inteligentnych urządzeń do noszenia. Tego typu gadżety dostarczają informacji dotyczących między innymi poruszania się czy wchodzenia użytkownika w interakcje z otoczeniem.
Ten drukowany w 3D materiał można wykorzystać na szereg sposobów
Jak udało się tego wszystkiego dokonać? Członkowie zespołu wykorzystali druk 3D do wbudowania kanałów wypełnionych powietrzem bezpośrednio w rozpórki tworzące strukturę w kształcie kraty. Kiedy struktura ta podlega naciskom z zewnątrz, kanały deformują się, a objętość powietrza wewnątrz ulega zmianie. Naukowcy mogą zmierzyć odpowiadającą temu różnicę w ciśnieniu korzystając z dostępnych na rynku czujników ciśnienia. W ten sposób zbierane są informacje dotyczącego tego, jak materiał ulega deformacji.
Czytaj też: Roboty szybkie i zwinne jak gepard. Do sieci trafiło ukazujące je nagranie
Wydrukowany w 3D miękki robot zdolny do wykonania kilku ruchów, między innymi zginania, skręcania i rozciągania, został przetestowany pod kątem jego możliwości. Maszyna wykonywała serię ruchów przez ponad 18 godzin, a naukowcy wykorzystali zebrane przez czujniki dane do wytrenowania sieci neuronowej, która mogła dokładnie przewidzieć ruch robota. Sensory okazały się zaskakująco dokładne, co jest oczywiście bardzo dobrą wiadomością.