隨著機器人技術的進步，機器人的物理結構仍然限制了其運動能力。當機器人部件損壞或需要升級時，往往需要人類的介入。為了解決這一問題，哥倫比亞大學的研究人員提出了一個新概念：「機器人代謝」，即機器人能夠實現自我成長、自我修復和自我提升。
在近幾年中，機器人的智能隨著人工智能和機器學習的發展而迅速提升，但其身體結構仍然滯後，缺乏適應性，並且在回收方面存在困難。哥倫比亞大學的霍德·利普森教授指出，適應性是生物體的核心原則。生物體的模塊化特性使其能夠利用和重用來自其他生命形式的模塊。最終，機器人也必須學會利用和重用其他機器人的部件。
這種新的機器人過程模仿了基本的生物原則。根據研究，這些機器人可以從環境或其他機器人中「吸收和重用部件」，而不是僅僅依賴工廠生產。哥倫比亞工程學院和華盛頓大學的首席作者及研究員菲利普·馬丁·維德表示，真正的自主性意味著機器人不僅要能夠思考，還要能夠自我維持。
研究小組展示了這一概念的實際應用，使用了一種名為 Truss Link 的技術。這是一種簡單的磁性連接器，像未來的積木一樣，可以在不同的角度間擴展、收縮並連接，形成越來越複雜的結構。這種技術使得二維形狀能夠自我組裝，並無縫轉變為三維機器人。這些機器人還能夠「整合新部件」，以提升其能力，例如一個四面體機器人能夠增長一根「行走棒」，使其下坡速度提高 66.5%。
這項研究的未來應用前景廣闊。研究人員希望未來的機器人能夠獨立維護自己、成長並適應新情況，類似於生物體的運作。模仿自然的模塊化方法，「機器人代謝」為真正自主的機器人鋪平了道路，這些機器人能夠在物理上發展並持續存在。
例如，這類機器人可以在災難救援中發揮作用，能夠在需要時即時自我修復；在太空探索中，這些機器人可能能夠在無需人類補給的情況下建造和適應。維德表示，「機器人代謝為數字世界提供了一個接口，讓人工智能不僅在認知上進步，還能在物理上發展，創造出全新的自主維度。」
如果這項技術成功，將使機器人能夠獨立管理自己的維護，從而減少對人類的依賴。研究結果已發表在《科學進展》期刊上。
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