在波士顿大学工程学院的一个实验室里，机械臂将小塑料物体放入一个盒子中，盒子完美地放置在地板上，以便在它们掉落时接住它们。这些微小的结构——轻如羽毛的圆柱形物体，高度不超过一英寸——一个接一个地填满了盒子。有些是红色的，有些是蓝色、紫色、绿色或黑色的。
每个物体都是机器人自主性实验的结果。机器人会边学习边自行寻找并尝试制造一个有史以来最能有效吸收能量的物体。
为此，机器人使用 3D 打印机制作一个小型塑料结构，记录其形状和尺寸，将其移到平坦的金属表面，然后用相当于成年阿拉伯马站在四分之一美元硬币上的压力将其压碎。然后，机器人测量该结构吸收了多少能量，被挤压后形状如何变化，并将每个细节记录在一个庞大的数据库中。然后，它将被压碎的物体放入盒子中，擦干净金属板，准备打印和测试下一个部件。它将与其前身略有不同，其设计和尺寸由机器人的计算机算法根据所有过去实验进行调整——这就是所谓的贝叶斯优化的基础。经过一次又一次的实验，3D 结构在吸收挤压冲击力方面做得越来越好。
这些实验之所以能够实现，要归功于 ENG 机械工程副教授 Keith Brown 及其 KABlab 团队的努力。这款名为 MAMA BEAR 的机器人是其冗长的全名“增材制造结构力学贝叶斯实验自主研究员”的缩写，自 2018 年由 Brown 和他的实验室首次构思以来，它一直在不断发展。到 2021 年，该实验室已让这台机器开始探索制造一种吸收最多能量的形状，这一特性被称为机械能吸收效率。目前的迭代已经连续运行了三年多，用超过 25,000 个 3D 打印结构填充了数十个箱子。
为什么有这么多形状？能够有效吸收能量的东西有无数种用途——比如，为运往世界各地的精密电子产品提供缓冲，或者为运动员提供护膝和护腕。“你可以利用这个数据库来制造更好的汽车保险杠，或者盘点设备，”布朗说。
为了理想地发挥作用，这些结构必须达到完美的平衡：它们不能太坚固以至于对它们应该保护的东西造成损坏，但应该足够坚固以吸收冲击力。布朗说，在 MAMA BEAR 之前，人们观察到的最佳结构吸收能量的效率约为 71%。但在 2023 年 1 月一个寒冷的下午，布朗的实验室看到他们的机器人的效率达到了 75%，打破了已知的记录。该结果刚刚发表在《自然通讯》上。
“刚开始的时候，我们并不知道是否会有这种破纪录的形状，”布朗实验室负责 MAMA BEAR项目的博士生 Kelsey Snapp (ENG’25) 说道。“我们缓慢但稳步地前进，最终取得了突破。”
这个破纪录的结构看起来与研究人员预想的完全不同：它有四个尖角，形状像薄花瓣，比早期的设计更高更窄。
布朗说：“我们很高兴这里有这么多的机械数据，我们可以利用这些数据来更广泛地学习有关设计的经验教训。”
他们收集的大量数据已首次应用于实际，帮助设计美国陆军士兵的新头盔衬垫。布朗、斯纳普和项目合作者、波士顿大学文理学院计算机科学副教授艾米丽·惠廷与美国陆军合作，进行了实地测试，以确保使用他们正在申请专利的衬垫的头盔舒适且能提供足够的防撞击保护。衬垫使用的 3D 结构与破纪录的头盔不同——中心更柔软，长度更短，有助于提高舒适度。
MAMA BEAR 并不是 Brown 唯一的自主研究机器人。他的实验室还有其他“BEAR”机器人执行不同的任务——比如Nano BEAR，它使用一种称为Atom力显微镜的技术研究材料在分子尺度上的行为方式。Brown 还与 ENG 机械工程助理教授 Jörg Werner 合作开发另一个系统，称为 PANDA（聚合物分析和发现阵列的缩写）BEAR，用于测试数千种薄聚合物材料，以找到一种最适合电池的材料。
“它们都是从事研究的机器人，”布朗说。“它们的理念是，它们将机器学习与自动化结合起来，帮助我们更快地开展研究。”
“不仅仅是速度更快，”斯纳普补充道。“你可以做你通常做不到的事情。我们可以达到一个我们原本无法实现的结构或目标，因为这太昂贵和耗时了。”自 2021 年实验开始以来，他一直与 MAMA BEAR 密切合作，并赋予机器人观察的能力——即机器视觉——以及清洁自己的测试板。
KABlab 希望进一步证明自主研究的重要性。Brown 希望继续与各个领域的科学家合作，他们需要测试大量的结构和解决方案。尽管他们已经打破了纪录，但“我们无法知道我们是否已经达到了最高效率”，Brown 说，这意味着他们可能会再次打破纪录。因此，MAMA BEAR 将继续运行，进一步突破界限，而 Brown 和他的团队则将研究数据库的其他用途。他们还在探索如何将超过 25,000 个破碎的碎片解开并重新装入 3D 打印机中，以便回收材料进行更多实验。
“我们将继续研究这个系统，因为机械效率与许多其他材料特性一样，只有通过实验才能准确测量，”布朗说，“使用自动驾驶实验室可以帮助我们挑选最佳实验并尽快完成。”
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