据外媒报道，美国西弗吉尼亚大学（West Virginia University，WVU）正在研发一种替代方式，以实现机器人的自主性。受到蚂蚁群聚集在洒落的苏打水周围或树木根系围绕障碍物生长等自然现象的启发，研究人员研发了一款名为Loopy的多细胞机器人（multicellular robot）。该款机器人由一系列互相连接的机器人细胞组成一个环形结构，每个细胞都能根据环境的变化而自主改变形态。
多细胞机器人Loopy（图片来源：西弗吉尼亚大学）
该团队将测试该机器人“协同设计”自身的能力，即在人类工程师有限的支持下，自主确定其形状。由于其行为并非通过直接编程实现，研究人员认为Loopy可以学习使用自己的身体来标记受污染区域（如在油或毒素泄露现场）的边界。
西弗吉尼亚大学Benjamin M. Statler工程与矿物资源学院机械、材料与航天工程学院杰出校友教授兼该研究的首席研究员Yu Gu表示，重塑自我的能力让Loopy对机器人领域产生“变革性”影响，其具有传统机器人无法比拟的潜在能力，可以灵活应对不可预测的现实世界情况。
Loopy的身体由36个完全相同的细胞组成，此类细胞在物理上连接成一个圆圈。每个细胞都能独立控制自身的运动，而且都配备有传感器，可以随时了解其关节角度以及光线和温度等外部刺激。
为了跟踪Loopy如何应对不同的情境，Gu教授的实验室配备了一个桌面测试环境，其中安装了头顶摄像头（overhead cameras），一个运动捕捉系统以及一个投影仪。在桌子下面，加热丝会创造出模拟受污染区域的热点，头顶的热感摄像头可以将热力图实现可视化，而且Loopy的每个细胞在其脚部都嵌入了一个温度传感器。
Gu教授将在各种无法预测的条件下测试Loopy，包括不同的表面材料和障碍物。研究人员将评估Loopy在圈出受污染区域方面的准确性、对不可预见情况的反应以及对信息很少或不准确情况的容忍度。同时，他们还将对Loopy自然找到的解决方案与更加传统、集中的方法进行比较，后者允许人类设计师可以访问所有传感器数据并控制Loopy的单个细胞。
尽管传统的自上而下的机器人系统被认为“不够自然且脆弱”，难以适应新环境，但在群体机器人系统中，简单细胞的集体智能能够通过“自下而上”的过程自然地产生新行为。
Gu教授表示：“从哲学上看，我们的方法与永续农业（permaculture）的理念相似。在这一理念中，人类土地管理者与自然携手合作，而非相互对抗，致力于构建一个自给自足、可持续的农业生态系统。在我们进行机器人设计的过程中，涉及三个同等重要的参与者：人类、机器人和环境。”
在为Loopy设计的几个生物模型中，Gu教授在植物智能研究中找到了特别的灵感。他解释道：“植物根系通过产生新的细胞而生长，每个此类细胞都对水分、养分等外部因素以及激素等内部因素做出响应。此类反应总体上协同促进了根系的生长，即决定了根系的生长方向和形状。该项研究模糊了机器人物理形态、其行为与环境之间的界限。Loopy可以从根本上改变我们对机器人的自主性、适应性以及设计的理解。”
