Почему суперсовременные роботы не могут обогнать гепардов?

За несколько последних лет робототехника показала огромный скачок в развитии. Однако превзойти природу создателям роботов до сих пор так и не удалось. В частности, они не смогли научить свои технологичные изобретения бегать так же быстро, как, например, гепард. Но что же им мешает?

Суперсовременные роботы пока не могут сделать этого по нескольким причинам.

Начнем с того, что гепарды обладают уникальной анатомией, оптимизированной для высокой скорости передвижения. Их гибкий позвоночник, мощные мышцы и длинные конечности позволяют развивать невероятное ускорение и поддерживать высокую скорость. Современные роботы пока что не могут полностью воспроизвести такую сложную биомеханику.

Попытки создать роботов на основе более простых и устойчивых животных также не увенчались успехом. К примеру, в 2020 году Каушик Джаярам (Kaushik Jayaram) из Университета Колорадо создал робота, на основе обычного таракана. Робот двигался быстро вперед и назад, однако стоило ему начать разворот или оказаться на неровной поверхности, как все его показатели скорости заметно снижались. Это говорит о том, что у живых тараканов (как и у других насекомых) способность к восприятию окружающего мира и адаптация к нему гораздо эффективнее. А вместе с ними — устойчивость и маневренность, которые имеют решающее значение для скорости передвижения по неровной поверхности.

И наконец, современные роботы ограничены в выборе материалов, которые могут обеспечить такую же легкость и прочность, как кости и мышцы гепарда или других животных.

Технологии пока не способны угнаться за природой. Робототехника стремительно развивается, но ей еще предстоит преодолеть множество препятствий, прежде чем машины смогут обогнать животных в скорости и маневренности. Исследования показывают, что главная проблема кроется не в недостатке силы или чувствительности у роботов, а в сложности интеграции этих элементов в единое, гармонично функционирующее целое. Пока инженеры ищут способы улучшить взаимодействие различных систем роботов, природа продолжает оставаться непревзойденным эталоном эффективности и адаптивности.