用算法代替生物大脑，90后博士造出活的微型机器人登上Science子刊

Posted 2021-07-15 QbitAl

梦晨 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

一只虫仿佛开了上帝视角，毫不犹豫地一次性穿过迷宫爬到终点：

这条长度约1毫米，宽度80微米的虫，还是在麻醉状态，神经系统无法向肌肉传达运动指令。

而控制它运动的，是视觉反馈导航算法。

它成了一条赛博虫，一个活着的微型机器人。

微米级机器人在医疗领域有很高的应用价值，比如可以在人体内自主行动，把药物精准地送到能发挥药效的地方，还可以辅助精子移动帮助人工受孕。

这项把科幻场景带到现实的研究，来自加拿大麦吉尔大学的90后博士董先科，相关论文刊登在Science子刊Science Robotics上。

不过，为什么不是从头造一个机器人，而用虫子代替呢？

因为微型机器人在技术上还面临着几大难题：

• 工艺上，微米尺度下的机器人如何制造、装配，又该如何供能？

• 控制上，如何精密控制微型机器人的运动，又该如何测量？

• 原理上，微米环境下物理定律的尺度都缩小了，摩擦力与粘滞力的作用要比重力大上几个数量级，如何让机器人高效运动？

董先科脑洞大开，能不能借用一下现成的生物身体？

自然进化出来的生物已经适应了微米环境的运动方式，还会自己吃饭喝水供能，只要想办法进行控制，问题就都解决了。

于是他盯上了线虫。

被研究得明明白白的虫

研究选用的是秀丽隐杆线虫，这种线虫已经是各类科学研究的常客。

因为它容易繁殖，而且全身透明，观察起来很是方便：

它还有一个特点是结构简单，成虫只有大约1000多个体细胞。

其中神经细胞有302个，它的神经系统全部的连接已被科学家画出图谱，还能实时成像。

可以说是被研究得明明白白的了。

现在微型机器人身体已经找到了，接下来要解决的是如何控制它行动。

用算法取代大脑

刺激线虫肌肉运动的是光信号。

用波长473纳米的蓝色激光照射肌肉细胞，可以刺激细胞上ChR2通道打开，让钙离子进入刺激肌肉的收缩，从而控制线虫肌肉的运动。

这项技术叫做光遗传学，是一项整合了光学、软件控制、基因操作技术、电生理等多学科交叉的生物工程技术。

首先用化学方法阻断线虫的运动神经元与肌肉细胞的信息传递。

然后，通过机器视觉算法实时分析线虫的姿态和周围的环境。

用微米级激光束精准照射线虫的不同部位，来控制移动方向，实现了“用算法取代大脑”。

完整的实验装置示意图是这样的：

一个开创性思路

这项研究除了开辟活体生物与机器人结合的新思路以外，对其他相关领域也很有启发。

对于传统机器人，微米环境下的运动与日常宏观运动有很大差别，往往运动速度和效率不高。

通过精确控制线虫运动结合肌肉活性的荧光成像，可以帮助微米尺度下蛇形运动的动力学研究，指导新型机器人的设计和控制。

对于医疗，用微米激光束精密操控肌肉细胞活性的实验，对瘫痪疾病的治疗也有启示意义。

研究中开发的分析线虫运动的算法代码还发在了GitHub上开源。

本文第一作者董先科，于2012年在哈尔滨工业大学航天学院自动化专业完成本科学习。

2014-2019年在加拿大麦吉尔大学机械工程系获得博士学位，主攻机器视觉，微机器人，以及机器人精密操作研究方向。

2017-2019年在加拿大多伦多大学机械与工业化学院学习访问，完成博士课题。

2019年至今在加拿大多伦多一家科技公司担任算法研发工程师，负责嵌入式高帧率目光跟踪系统的算法开发，以及在医疗AR和辅助驾驶场景的应用。

他的研究兴趣包括了图像处理与机器视觉，机器学习与深度学习，微机器人和机器人控制等方向。

近年在Science Robotics, IEEE T-MECH, IEEE T-ASE, IEEE T-BME, IEEE T-NBS, ICRA等权威期刊和会议发表学术论文20余篇，曾以第一作者身份获得机器人领域顶级学术会议ICRA2015的最佳会议论文提名奖和最佳自动化论文提名奖。

通过这项研究，他对机器人有了新的感悟：

生物本身即最完美的机器人。

论文地址：
https://robotics.sciencemag.org/content/6/55/eabe3950/tab-figures-data

相关代码：
https://github.com/BionDong/worm-locomotion-feature-analysis

参考链接：
[1]https://www.nature.com/articles/d41586-019-02006-8