Dieses Gerät macht Beute wie die Venusfliegenfalle
Ingenieure aus Hong Kong haben ein elektronisches Gerät entwickelt, das Beute wie eine Venusfliegenfalle machen kann. Sie erhoffen sich ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten in der Robotik, Prothetik oder künstlichen Intelligenz.
Die Venusfliegenfalle besitzt einen einzigartigen Mechanismis, den Ingenieure nun nachgebaut haben.
Foto: PantherMedia / lucidwaters
Ingenieure der Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) haben ein innovatives elektronisches Gerät entwickelt, das den intelligenten Beutefangmechanismus der Venusfliegenfalle nachahmt. Dieses Gerät, das als Liquid Metal Logic Module (LLM) bezeichnet wird, besitzt Speicher- und Zählfunktionen. Es kann Signale basierend auf externen Reizen sammeln und modulieren, wodurch es auf verschiedene Arten von Berührungen reagiert. Die Forschenden glauben, dass dieses Design den Weg für zukünftige biomimetische Elektronik ebnen könnte. Solche Geräte könnten in Bereichen wie Robotik, Prothetik und künstlicher Intelligenz Anwendung finden.
Inhaltsverzeichnis
Den Mechanismus der Natur nachahmen
Der Beutefangmechanismus der Venusfliegenfalle ist ein faszinierendes Beispiel für biologische Intelligenz. Diese Pflanze kann zwischen verschiedenen äußeren Reizen unterscheiden, wie etwa einfachen und doppelten Berührungen. Dadurch kann sie zwischen Umweltstörungen wie Regentropfen (einfache Berührung) und Insekten (doppelte Berührung) differenzieren, was ihr einen erfolgreichen Beutefang ermöglicht.
Diese Fähigkeit verdankt die Venusfliegenfalle ihren Sinneshärchen. Diese Härchen funktionieren ähnlich wie ein Gedächtnis und ein Zählwerk. Sie nehmen Reize wahr, erzeugen Aktionspotentiale (Veränderungen der elektrischen Signale in den Zellen als Reaktion auf Reize) und speichern diese Informationen für kurze Zeit.
Flüssige Metalldrähte imitieren Beutefangmechanismus
Professor Shen Yajing und sein Team haben sich von der Venusfliegenfalle inspirieren lassen. Das LLM ahmt den Beutefangmechanismus nach. Es nutzt flüssige Metalldrähte in einer Natriumhydroxidlösung als leitendes Medium. Die Länge der Drähte wird durch elektrochemische Effekte gesteuert, wodurch das Gerät die Kathodenleistung als Reaktion auf Reize reguliert, die an die Anode und das Gate angelegt werden. So kann das LLM die Dauer und das Intervall elektrischer Stimuli speichern, Signale akkumulieren und logische Funktionen ausführen, ähnlich wie die Venusfliegenfalle.
Um die Fähigkeiten des LLM zu demonstrieren, konstruierten die Forscher ein künstliches System, das den Raubvorgang der Venusfliegenfalle nachbildet. Dieses System besteht aus dem LLM, schalterbasierten Sinneshaaren und weichen Blütenblättern, die auf elektrischen Aktoren basieren. Es gelang den Forschern, den Beutefangmechanismus der Venusfliegenfalle erfolgreich nachzustellen.
Schaffen von „lebensähnlicher Intelligenz“
Das LLM bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, darunter die Integration funktionaler Schaltkreise, Filterung und künstliche neuronale Netze. Professor Yajing erklärt: „Bei ‚künstlicher Intelligenz‘ denken wir normalerweise an Intelligenz, die das Nervensystem von Tieren nachahmt.“
Er fügt hinzu: „Viele Pflanzen zeigen jedoch ebenfalls Intelligenz durch bestimmte Material- und Strukturkombinationen. Diese Forschung eröffnet uns eine neue Perspektive und einen neuen Ansatz, um die ‚Intelligenz‘ in der Natur zu verstehen und eine ‚lebensähnliche Intelligenz‘ zu entwickeln.“
Zukunftspotenzial des LLM
Obwohl sich das LLM und das künstliche Venusfliegenfallensystem noch in der Entwicklungsphase befinden, bieten sie spannende Perspektiven für die zukünftige Forschung und Anwendung.
Die LLM-Technologie könnte in der Robotik verwendet werden, um Roboter zu entwickeln, die ihre Umgebung besser wahrnehmen und darauf reagieren. Auch in der Prothetik könnte sie zum Einsatz kommen, um künstliche Gliedmaßen zu schaffen, die den Benutzern eine natürlichere und intuitivere Steuerung ermöglichen.
Darüber hinaus könnte die LLM-Technologie in der künstlichen Intelligenz helfen, Geräte zu entwickeln, die lernen und sich an neue Situationen anpassen können. Aktuell hat das auf Flüssigmetall basierende Gerät noch einige Nachteile, wie langsame Reaktionszeiten und eine relativ große Größe. Die Forscher sind jedoch zuversichtlich, dass diese Herausforderungen durch weitere Forschung und Entwicklung überwunden werden können.
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