- Yale University menemukan cairan yang mengalir dapat mengingat peristiwa masa lalu, berpotensi mengubah pemikiran rekayasa.
- Chip mikrofluida memanfaatkan serat fleksibel untuk mencatat keadaan fluida masa lalu, tanpa komponen elektronik.
- Sistem ini dapat menyediakan pengendali baru bagi robot lunak, beradaptasi dengan lingkungan kompleks.
- Peneliti berharap melatih jaringan cairan untuk menghasilkan respons spesifik, menuju pembelajaran fisik.
Peneliti Yale University menemukan metode untuk membuat cairan yang mengalir mengingat peristiwa yang terjadi di masa lalu, yang dicapai dengan menggunakan serat fleksibel mikroskopis yang berubah bentuk di bawah tekanan. Temuan ini dapat membantu insinyur mengembangkan robot lunak tanpa pengendali elektronik konvensional. Konsep ini membalikkan cara berpikir tradisional dalam masalah rekayasa. Sebagian besar sistem cairan bereaksi berdasarkan kondisi yang dihadapinya, namun desain Yale dapat mempertahankan jejak aliran sebelumnya. Komponen fisiknya secara efektif menyimpan informasi, memungkinkan peristiwa masa lalu memengaruhi perilaku selanjutnya sistem.
Di dalam chip mikrofluida, peneliti menempatkan serat fleksibel dalam jaringan saluran sempit. Kedalaman setiap saluran sekitar setengah dari rambut manusia. Saat fluida bergerak di dalam saluran, tekanan mendorong serat individu ke antara dua konfigurasi stabil. Setiap perubahan posisi mengubah jalur yang tersedia bagi fluida, menciptakan catatan fisik dari keadaan sebelumnya sistem. Insinyur dapat merepresentasikan kedua konfigurasi tersebut sebagai digit biner, nol dan satu. Berbeda dengan memori komputer konvensional, susunan ini tidak memerlukan komponen elektronik untuk beralih keadaan. Penulis utama penelitian, Abhineet Rajput, siswa pascasarjana di laboratorium Profesor Amir Pahlavan di Yale University, menjelaskan perbedaan ini: "Teknologi mikrofluida konvensional bergantung pada komponen aktif, sedangkan sistem ini menggunakan mikroserat untuk menyimpan informasi secara pasif."
Prinsip Kerja Chip Mikrofluida
Serat-serat tersebut juga dapat saling memengaruhi. Interaksi mereka memungkinkan perubahan individual membentuk perilaku jaringan yang lebih besar, sehingga menghasilkan memori fisik yang lebih kompleks. Penelitian ini mungkin membuka jalan lain untuk mengontrol robot lunak. Robot semacam ini biasanya perlu melengkung, melewati ruang sempit, atau beroperasi di lingkungan yang menantang perangkat keras konvensional. Pengendali berbasis cairan dapat memanfaatkan tekanan dan laju aliran untuk mengirimkan sinyal. Saluran menghubungkan bagian-bagian sistem yang berbeda, sedangkan serat fleksibel mengatur gerakan fluida dan mempertahankan informasi. Pahlavan berpendapat, di lingkungan di mana perangkat elektronik menghadapi keterbatasan, sistem ini memiliki nilai khusus.
"Kita dapat merancang pengendali yang sepenuhnya berbasis fluida, yang dapat terintegrasi ke dalam robot lunak dan secara efektif berfungsi sebagai otaknya," kata Pahlavan selaku Professor Ahli Madya Teknik Mekanik Yale University. Ia menambahkan, gangguan elektromagnetik dapat merusak sistem elektronik di beberapa lingkungan operasi, sedangkan pengendali berbasis gerakan cairan menawarkan alternatif, meskipun peneliti masih perlu membuktikan kemampuannya untuk mengarahkan robot secara andal dalam tugas nyata.
Arah Penelitian Masa Depan
Memori hanyalah bagian dari ambisi peneliti. Pertanyaan selanjutnya adalah apakah insinyur dapat melatih jaringan cairan untuk menghasilkan respons spesifik. Pelatihan dapat mengubah cara jaringan merespons aliran masuk, sehingga memungkinkannya untuk menyesuaikan perilaku. Mencapai hal ini akan menggeser sistem melampaui sekadar menyimpan informasi masa lalu, menuju arah pembelajaran fisik. Prinsip yang sama juga mungkin menarik minat biolog yang mempelajari bagaimana organisme tanpa otak menavigasi lingkungannya. Misalnya, lumpur slime mampu menemukan jalur efisien melewati labirin. Peneliti juga ingin memahami bagaimana jamur dan akar tanaman merespons perubahan lingkungan.
Jaringan cairan mungkin menyediakan model fisik untuk mempelajari bagaimana interaksi dan pengalaman terakumulasi membentuk perilaku. Apakah teknologi ini akhirnya dapat mempelajari tugas yang berguna tetap menjadi pertanyaan yang belum terjawab.
Hasil penelitian diterbitkan di jurnal Physical Review X.
Item Spesifikasi Processor/SoC Chip Mikrofluida Memori Serat Fleksibel
Potensi Aplikasi dan Tantangan Sistem Kontrol Berbasis Cairan
Penelitian Yale University menunjukkan bahwa teknologi yang memanfaatkan cairan yang mengalir untuk mencatat keadaan masa lalu, berpotensi memberikan pemikiran baru bagi robot lunak masa depan. Pengendali berbasis cairan ini mampu menunjukkan keandalan yang lebih tinggi saat menghadapi tantangan seperti gangguan elektromagnetik. Namun, bagaimana melatih jaringan cairan ini untuk beradaptasi dengan tugas spesifik, tetap menjadi masalah yang belum terpecahkan. Teknologi ini tidak hanya berpotensi dampak pada bidang rekayasa, tetapi juga mungkin menarik minat biolog, karena menyediakan model fisik untuk mempelajari bagaimana organisme bernavigasi tanpa otak.