Stellen Sie sich eine Welt mit Präzisionsmedizin vor, in der ein Schwarm von Mikrorobotern eine Nutzlast von Medikamenten direkt an kranke Zellen liefert. Oder eine, bei der Luft- oder Seedrohnen gemeinsam ein Gebiet überblicken und dabei nur minimale Informationen über ihren Standort austauschen können.
Ein früher Schritt zur Realisierung solcher Technologien ist die gleichzeitige Simulation von Schwarmverhalten und synchronisiertem Timing – Verhaltensweisen, die beispielsweise bei Schleimpilzen, Spermien und Glühwürmchen zu finden sind.
Im Jahr 2014 stellten Cornell-Forscher erstmals ein einfaches Modell von Swarmalatoren vor – kurz für „Swarming Oszillator“ –, bei dem sich Partikel selbst organisieren, um sich sowohl zeitlich als auch räumlich zu synchronisieren. In der Studie „Diverse Behaviors in Non-uniform Chiral and Non-chiral Swarmalators“, die am 20. Februar in der Zeitschrift veröffentlicht wurde Naturkommunikation, erweiterten sie dieses Modell, um es für die Entwicklung von Mikrorobotern nützlicher zu machen; um bestehende, beobachtete biologische Verhaltensweisen besser zu verstehen; und für Theoretiker, auf diesem Gebiet zu experimentieren.
„Wir wollten ein einfaches mathematisches Modell, das die Grundlage für Schwarmalatoren im Allgemeinen legen kann, etwas, das alle komplexen entstehenden Phänomene erfasst, die wir in natürlichen und künstlichen Schwärmen sehen“, sagte Kirstin Petersen, die leitende Autorin des Papiers, Assistenzprofessorin und Aref and Manon Lahham Faculty Fellow in der Abteilung für Elektrotechnik und Computertechnik in Cornell Engineering.
Steven Ceron, Ph.D., ein ehemaliger Doktorand in Petersens Labor, ist der Erstautor der Veröffentlichung, und Kevin O’Keeffe, Ph.D., ein ehemaliger Doktorand in angewandter Mathematik, ist Mitautor.
O’Keeffe verglich dieses Modell mit der größten Puppe in einer Reihe russischer Puppen, wobei jede kleinere Puppe Modelle darstellt, die in der Lage sind, raffiniertere Verhaltensweisen zu simulieren. „Wir haben versucht, ein möglichst einfaches Modell zu entwickeln, in der Hoffnung, generische Phänomene zu erfassen“, sagte er.
Die Forscher vereinfachten ihr Modell, um mit nur vier mathematischen Konstanten zu arbeiten, die miteinander verbunden sind, um verschiedene entstehende Verhaltensweisen wie Aggregation, Dispersion, Wirbel, Wanderwellen und hüpfende Cluster zu erzeugen.
Das neue Modell kann Partikel in der Natur nachahmen, die jeweils mit unterschiedlichen Eigenfrequenzen arbeiten, da sich einige Objekte langsamer und schneller auf einer Flugbahn bewegen als andere. Die Forscher fügten auch Chiralität oder die Fähigkeit eines Teilchens hinzu, sich im Kreis zu bewegen, da viele Beispiele in der Natur, wie Spermien, in Kreisen und Wirbeln schwimmen. Und Partikel im Modell weisen eine lokale Kopplung auf, sodass sie nur ihre lokalen Nachbarn wahrnehmen und darauf reagieren.
Im Kern kombiniert das Modell Schwarmverhalten mit zeitlicher Synchronisation. Beispiele für das Schwärmen aus der Natur sind Schwärme von Vögeln oder Herden von Büffeln, bei denen sich Individuen als Gruppe zusammenbewegen. Synchronisiertes Timing kann in Herzschrittmacherzellen gefunden werden, die einen elektrischen Impuls im Einklang feuern und das Herz in regelmäßigen, wiederholten Schlägen schocken. Sperma stellt beide Phänomene zusammen dar, da sie beim Schwimmen als Gruppe gemeinsam mit dem Schwanz schlagen können. Es ist auch bekannt, dass Glühwürmchen in Schwärmen fliegen, während sie synchron blinken.
„Das macht sie zu Schwarmalatoren, weil zwei der selbstorganisierenden Kräfte gleichzeitig am Werk sind“, sagte O’Keeffe.
Das Modell versucht nicht, einen bestimmten realen Schwarmalator wie Spermien, Roboterdrohnen oder magnetische Domänenwände zu modellieren. Vielmehr versucht es, das all diesen Systemen gemeinsame Verhalten zu modellieren – es zielt eher auf Allgemeingültigkeit als auf Spezifität ab. Als Beispiel wurde gezeigt, dass das Modell Verhaltensweisen reproduziert, die in mikrobiellen Schleimpilzen gefunden werden, die als einzelne Zellen fungieren können, sich aber, wenn sie ausgehungert werden, zu einer Schnecke und schließlich zu einem Fruchtkörper ansammeln.
„Diese sehr einfachen gekoppelten Mechanismen können möglicherweise auf Schwärmen winziger Roboter mit sehr begrenzten Leistungs-, Rechen- und Speicherressourcen implementiert werden, die trotz ihrer individuellen Einfachheit zusammenarbeiten können, um das komplexe Schwarmverhalten zu erzeugen, das wir in unserem Modell vorhersagen“, sagte Petersen .
Eine zukünftige Anwendung könnte die Präzisionsmedizin sein, wo winzige magnetisierte unlösliche Partikel schwärmen und in Bezug zueinander synchronisiert und dann gesteuert werden könnten, um eine Nutzlast an therapiebedürftiges Gewebe abzugeben, sagte O’Keeffe.
Mehr Informationen:
Steven Ceron et al., Diverse Verhaltensweisen in uneinheitlichen chiralen und nicht-chiralen Schwarmalatoren, Naturkommunikation (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-36563-4