|Chvykov博士研究生协作_

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　一个由科学家和技术工程师构成的精英团队明确提出了一条新的基本原理，能够叙述活性物质系统软件能够自发性越来越井然有序，而不用更高层次人才的命令，乃至不用个人智能体中间的程序流程互动。
科学研究圈（ID：keyanquan）|来源于
谢一璇|汉语翻译
戚译引|校审
毕业论文题目：
Lowrattling:Apredictiveprincipleforself-organizationinactivecollectives
毕业论文详细地址：
https://science.sciencemag.org/content/371/6524/90
预测分析颗粒、智能机器人或小动物的结合什么时候越来越井然有序，及其这一全过程怎样产生，依然是科学研究和工程项目行业的一大挑戰。
十九世纪，生物学家和技术工程师们发展趋势了统计力学这一课程，对简易粒子群怎样在井然有序与混乱间变换作出预测分析，比如一群任意撞击的分子怎样固定不动出来，产生构造均一的晶格常数。
更具备挑戰的是对更加繁杂的颗粒的群集个人行为开展预测分析。在该状况下，颗粒会在本身动能驱动器下健身运动。这类系统软件存有于鸟群、病菌生态系统和设备群体中，被称作活性物质（activematter）。
据《科学》（Science）杂志期刊2021年1月报导，一个由科学家和技术工程师构成的精英团队明确提出了一条新的基本原理，能够叙述活性物质系统软件能够自发性越来越井然有序，而不用更高层次人才的命令，乃至不用个人智能体（agents ，指能独立主题活动的手机软件或是硬件配置实体线）中间的程序流程互动。该精英团队已在多种多样系统软件中认证了这一基本原理，包含被称作智能化特异性颗粒（smarticle）的规律性变形机器人组。
该基础理论的明确提出者PavalChvykov那时候是美国麻省理工学院（MIT）JeremyEngland专家教授的博士研究生，现为佐治亚理工学校物理学学校研究者的博士研究生。他觉得，一些在动力学模型上充足错乱的活性物质将自发性地发觉科学研究工作人员常说的“低震动”情况。
“震动就是指化学物质消化吸收动能，并将其转换为任意健身运动。”England说， “当这类健身运动更强烈或更任意时，震动将越来越更明显。反过来，低震动情况要不十分轻度，要不十分井然有序，也很有可能另外具有这二种特点。因此大家的念头是，假如化学物质和动能来源于容许系统软件做到低震动情况，全部系统软件将持续任意重新排序，直到做到这一低震动情况并维持。假如你根据特殊方法出示了动能，那麼相匹配的情况将寻找一种方法，引导化学物质的健身运动最后做到该情况。”
为了更好地进一步发展趋势这一基础理论， England和Chvykov从19世纪末的法国科学家CharlesSoret发觉的状况中获得了设计灵感。Soret在试验中观查到，将匀称的溶液放于处在不一样溫度区段的试管婴儿中，盐会马上在超低温区集聚，主要表现为这一地区的含盐量提升。
Chvykov和England曾尝试开发设计好几个数学分析模型来证实低震动基础理论，但直至联络上佐治亚理工学校Dunn大家族物理专家教授DanielGoldman ，她们才取得成功认证了假定。
Goldman说：“两年前我看到England讲学的一个讨论会，那时候我也想起大家的一些smarticle智能机器人也许可以认证这一基础理论。”俩位博士研究生WilliamSavoie和AkashVardhan与浏览Goldman试验室的Chvykov博士研究生协作，设计方案了将3个晃动的smarticle包囊在一个环中的试验，与该基础理论开展比照。几个博士研究生观查到，智能机器人沒有主要表现出繁杂的健身运动，也不会探寻器皿的每个角落里，只是会自发性机构，造成几类舞蹈——例如在其中的一支民族舞蹈是根据这三个智能机器人先后敲打相互的胳膊进行的。这种民族舞蹈可以造成不断数百次的晃动，随后忽然丧失可靠性，进而被另一种民族舞蹈方式所替代。
在初次证实这种简单的舞蹈本质上是低震动情况后， Chvykov博士研究生与西北大学的技术工程师ToddMurphey专家教授及其博士研究生ThomasBerrueta获得协作。该精英团队曾开发设计出更加细致、可预测性高些的smarticle 。这类更高級的smarticle可以容许学者检测基础理论的局限，包含民族舞蹈的种类和总数怎样因不一样的胳膊晃动方式而产生变化，及其怎样操纵这种民族舞蹈。“根据操纵低震动情况的编码序列，大家可以使系统软件做到能做有效工作中的情况” ， Berrueta说。西北大学的科学研究工作人员表明，这种发觉很有可能针对微型机器人群、活性物质和超材料（metamaterials）具备普遍的好用实际意义。
England强调：“针对智能机器人人群而言，即便单独智能机器人相对性划算且测算简易，还可以在一个人群中完成很多响应式和智能化群体行为。针对体细胞和新材料科学研究而言，在新型材料或计算属性层面，这很有可能有利于了解分子或蛋白‘人群’能给你产生哪些。”
此项科学研究由佐治亚理工学校核心，科学研究精英团队包含：物理学学校的生命系统科学家JeremyL.England ， Dunn大家族专家教授DanielGoldman ， KurtWiesenfeld专家教授，定量分析分子生物学硕士研究生AkashVardhan及其物理学学校硕士研究生WilliamSavoie 。她们与来源于麻省理工的硕士研究生PavelChvykov、ToddD.Murphey专家教授及其来源于西北大学的ThomasA.Berrueta和AlexanderSamland俩位硕士研究生一同参加协作。