Iemand tikt op je schouder. De georganiseerde aanraakreceptoren in je huid sturen een bericht naar je hersenen, die de informatie verwerken en je aanzetten om naar links te kijken, in de richting van de kraan. Nu hebben onderzoekers van Penn State en de Amerikaanse luchtmacht deze verwerking van mechanische informatie aangewend en geïntegreerd in geconstrueerde materialen die 'denken'.

Het werk, vandaag gepubliceerd in Nature , hangt af van een nieuw, herconfigureerbaar alternatief voor geïntegreerde schakelingen. Geïntegreerde schakelingen zijn meestal samengesteld uit meerdere elektronische componenten die zijn ondergebracht op een enkel halfgeleidermateriaal, meestal silicium, en ze draaien alle soorten moderne elektronica, waaronder telefoons, auto's en robots. Geïntegreerde schakelingen zijn de realisatie van informatieverwerking door wetenschappers, vergelijkbaar met de rol van de hersenen in het menselijk lichaam. Volgens hoofdonderzoeker Ryan Harne, James F. Will Career Development Associate Professor of Mechanical Engineering aan Penn State, zijn geïntegreerde schakelingen het belangrijkste bestanddeel dat nodig is voor schaalbare berekening van signalen en informatie, maar ze zijn nog nooit eerder door wetenschappers gerealiseerd in een andere samenstelling dan silicium halfgeleiders.

De ontdekking van zijn team onthulde de mogelijkheid voor bijna elk materiaal om ons heen om zich te gedragen als zijn eigen geïntegreerde circuit:in staat zijn om te "denken" over wat er omheen gebeurt.

"We hebben het eerste voorbeeld gemaakt van een technisch materiaal dat tegelijkertijd mechanische spanning kan voelen, denken en erop kan reageren zonder dat er extra circuits nodig zijn om dergelijke signalen te verwerken," zei Harne. "Het zachte polymeermateriaal werkt als een brein dat digitale informatiereeksen kan ontvangen die vervolgens worden verwerkt, wat resulteert in nieuwe reeksen digitale informatie die reacties kunnen sturen."

Het zachte, geleidende mechanische materiaal bevat herconfigureerbare circuits die combinatorische logica kunnen realiseren:wanneer het materiaal externe stimuli ontvangt, vertaalt het de input in elektrische informatie die vervolgens wordt verwerkt om outputsignalen te creëren. Het materiaal zou mechanische kracht kunnen gebruiken om complexe rekenkunde te berekenen, zoals Harne en zijn team hebben aangetoond, of radiofrequenties kunnen detecteren om specifieke lichtsignalen te communiceren, naast andere mogelijke vertaalvoorbeelden. De mogelijkheden zijn enorm, zei Harne, omdat geïntegreerde schakelingen kunnen worden geprogrammeerd om zoveel te doen.

"We hebben ontdekt hoe we wiskunde en kinematica kunnen gebruiken - hoe de individuele componenten van een systeem bewegen - in mechanisch-elektrische netwerken," zei Harne. "Hierdoor konden we een fundamentele vorm van intelligentie in technische materialen realiseren door volledig schaalbare informatieverwerking te vergemakkelijken die inherent is aan het systeem van zachte materialen."

According to Harne, the material uses a similar "thinking" process as humans and has potential applications in autonomous search-and-rescue systems, in infrastructure repairs and even in bio-hybrid materials that can identify, isolate and neutralize airborne pathogens.

"What makes humans smart is our means to observe and think about information we receive through our senses, reflecting on the relationship between that information and how we can react," Harne said.

While our reactions may seem automatic, the process requires nerves in the body to digitize the sensory information so that electrical signals can travel to the brain. The brain receives this informational sequence, assesses it and tells the body to react accordingly.

For materials to process and think about information in a similar way, they must perform the same intricate internal calculations, Harne said. When the researchers subject their engineered material to mechanical information—applied force that deforms the material—it digitizes the information to signals that its electrical network can advance and assess.

The process builds on the team's previous work developing a soft, mechanical metamaterial that could "think" about how forces are applied to it and respond via programmed reactions, detailed in Nature Communications last year. This earlier material was limited to only logic gates operating on binary input-output signals, according to Harne, and had no way to compute high-level logical operations that are central to integrated circuits.

The researchers were stuck, until they rediscovered a 1938 paper published by Claude E. Shannon, who later became known as the "father of information theory." Shannon described a way to create an integrated circuit by constructing mechanical-electrical switching networks that follow the laws of Boolean mathematics—the same binary logic gates Harne used previously.

"Ultimately, the semi-conductor industry did not adopt this method of making integrated circuits in the 1960s, opting instead to use a direct-assembly approach," Harne said. "Shannon's mathematically grounded design philosophy was lost to the sands of time, so, when we read the paper, we were astounded that our preliminary work exactly realized Shannon's vision."

However, Shannon's work was hypothetical, produced nearly 30 years before integrated circuits were developed, and did not address how to scale the networks.

"We made considerable modifications to Shannon's design philosophy in order for our mechanical-electrical networks to comply to the reality of integrated circuit assembly rules," Harne said. "We leapt off our core logic gate design philosophy from the 2021 research and fully synchronized the design principles to those articulated by Shannon to ultimately yield mechanical integrated circuit materials—the effective brain of artificial matter."

The researchers are now evolving the material to process visual information like it does physical signals.

"We are currently translating this to a means of 'seeing' to augment the sense of 'touching' we have presently created," Harne said. "Our goal is to develop a material that demonstrates autonomous navigation through an environment by seeing signs, following them and maneuvering out of the way of adverse mechanical force, such as something stepping on it."

Other authors of the paper include Charles El Helou, doctoral student in mechanical engineering at Penn State, and Benjamin Grossman, Christopher E. Tabor and Philip R. Buskohl from the U.S. Air Force Research Laboratory. + Verder verkennen

A future of helpful engineered 'living' machines?