Самый обычный 3D-принтер буквально по крупице выстраивает некий объект в соответствии с заданным в цифровом виде чертежом. Крупицы эти — например, капли разогретого ABS-пластика, — слипаясь между собой и позже отвердевая, образуют намеченную создателем цифрового чертежа форму. Непосредственным исполнителем заданной человеком программы в данном случае выступает сам 3D-принтер, а расходный материал — не более чем косная материя, упорядочением которой занимается внешняя сила. Но что, если сделать эту материю «умной»? Пусть даже не способной принимать осознанные решения (к чему даже компьютерный искусственный разум сегодня не готов), а всего лишь программируемой, т. е. готовой образовывать определённые формы — перемещая тем или иным способом отдельные свои частицы одну относительно другой — в ответ на некие управляющие сигналы?
Сам себя не соберёшь — никто тебя не соберёт (источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
Простейший вариант программируемой материи давно известен металлургам: это так называемые сплавы с памятью формы (shape memory alloys, SMA). Особая конструкция кристаллической решётки таких сплавов отличается термоупругостью, т. е. способностью преобразовывать тепловую энергию нагрева в механическую работу по возвращению ячеек, растянутых или сжатых в ходе деформации, в исходное состояние. Исходно прямолинейную проволоку из SMA можно изгибать с той же лёгкостью, что обычную медную или алюминиевую. Но при нагреве растянутые ячейки кристаллической решётки сплава с памятью формы (расположенные на внешней границе каждого изгиба) сами собой, а точнее, преобразуя тепловую энергию в механическую, начнут сжиматься, а сжатые (на внутренней стороне) — растягиваться. Это приведёт к распрямлению образца на каждом деформированном микроучастке — и в результате вся SMA-проволочка примет изначальный ровный вид. Сплавы с памятью формы применяются довольно широко, позволяя создавать даже манипуляторы, имитирующие человеческую кисть, — с чисто термомеханическим управлением вместо цифрового (т. е. не требующие микромоторов, сигнальных цепей, датчиков обратной связи и прочей сложной машинерии).
И всё же подлинно программируемыми металлические проволочки из особых сплавов называть трудно: не настолько обширны их возможности. С другой стороны, полнофункциональная «умная пыль» — дискретная программируемая материя, каждая микроскопическая частица которой способна по указанию управляющего центра соединяться с любой другой в заданной точке, — существует пока только в фантастических произведениях вроде оскароносного мультика «Город героев» (оригинальное название — Big Hero 6). Собственно, как раз в научно-инженерном зазоре между давно известными SMA и недостижимой на нынешнем уровне технологий футуристической «умной пылью» и работают сегодня исследователи, занятые проблематикой программируемой материи. Такой, что сама, без привлечения 3D-принтера или иного непосредственно оперирующего расходным материалом макроустройства, способна менять свою форму в довольно широких пределах.
⇡#Всюду (самоорганизующаяся) жизнь
Сверхминиатюризация базовых элементов современной электроники — полупроводниковых транзисторов — всё более приближает исследователей к физическому воплощению «умной пыли». Правда, в наши дни отдельные частицы такой программируемой материи довольно велики, так что скорее следовало бы называть их не пылинками, а, допустим, галькой (в англоязычной терминологии — smart pebbles вместо smart dust). Это полностью автономные устройства с характерным размером порядка единиц миллиметров, оснащённые аккумуляторами, различными датчиками, лазерными и/или радиомодулями связи, реже электромеханическими элементами (MEMS) — и, конечно же, процессором, оперативной памятью и хранилищем данных. Коммуницируя между собой, такие монады программируемой материи могут образовывать высокосвязные сети, готовые к выполнению различных задач — от формирования сенсорных облаков (при малой плотности сети — в агрегатном состоянии «умного газа» — обеспечивающих сбор гораздо более детальной и структурированной информации, чем разрозненные макродатчики) до создания тактильных интерфейсов виртуальной реальности (когда, скажем, берясь за рукоять нарисованного меча в цифровом мире, игрок сжимает ладонь внутри ёмкости, заполненной «умной пылью», — и в захвате его кулака формируется плотная продолговатая структура, точно воспроизводящая виртуальный объект).
На формирование единичного плодового тела Myxococcus xanthus со спорами уходит около 100 тыс. одноклеточных этого вида (источник: Wikimedia Commons)
Интересно, что прототип «умной пыли» — как и многих других высокотехнологичных разработок — существует в природе уже сотни миллионов, если не миллиарды лет. Так, миксобактерии Myxococcus xanthus — вполне себе добропорядочные одноклеточные — в неблагоприятных условиях демонстрируют коллективное поведение. Когда пищи начинает всерьёз недоставать, огромное количество отдельных миксобактерий собирается в довольно-таки макроскопические агрегаты, образуя так называемые плодовые тела. Основная масса одноклеточных при этом погибает — точнее, перестаёт существовать как обособленный живой организм; становится фрагментом прочной, но биологически инертной стенки общего плодового тела. Наиболее же везучие миксобактерии, убережённые от неприятностей созданной телами сородичей защитной оболочкой, формируют споры — и таким образом получают шанс (когда внешние обстоятельства переменятся и пищи вновь будет в достатке) уже и за себя, и за всех прочих передавать гены своего вида последующим поколениям.
Притом нет никакого внешнего разума, который задавал бы Myxococcus xanthus программу «всем собраться вместе и выстроить плодовое тело, а вот ты, ты и ты — приступайте к образованию спор»: тут имеет место выработавшаяся в ходе эволюции самоорганизация в чистом виде. Миксобактерии, строго говоря, нельзя даже рассматривать как промежуточный этап на пути от одноклеточных организмов к многоклеточным: их коллективное поведение проявляется лишь при определённых условиях, и никакого эволюционного стимула формировать более сложную сборную структуру, кроме как для выживания при особо неблагоприятном стечении обстоятельств, у них нет. Тем не менее способность некоторых простейших к столь изощрённой врéменной самоорганизации могла стать для учёных и инженеров одним из побудительных мотивов к рождению идеи о программируемой материи — уже не имеющей прямого отношения к биологии.
Клеточный автомат CoDi (от слов collect и distribute) создан для моделирования импульсной нейронной сети — наиболее корректного на данный момент (с точки зрения физиологии) приближения к биологическим нейросетям (источник: Wikimedia Commons)
Сам термин «программируемая материя» появился не так уж давно: в 1991 г. его предложили физик Норман Марголус (Norman Margolus) и специалист в области вычислительных систем Томмазо Тоффоли (Tommaso Toffoli). В своей теоретической работе они описали клеточный автомат CAM-8: аббревиатура так и расшифровывается — «клеточная машина-автомат», cellular automata machine, — а порядковый номер 8 указывает на её место в длинном ряду разрабатывавшихся этими исследователями моделей. Рассуждая о возможных применениях CAM-8, Марголус и Тоффоли указали на моделирование течения жидкости и хода химических реакций — и употребили термин «программируемая материя» в контексте того, что определённая пространственная конфигурация элементов предложенной ими машины (вместе с правилами, по которым та действует) целиком и полностью определяет её свойства. Иными словами, что программист как таковой ей не нужен.
Ретроспективно первым по-настоящему удачным демонстратором программируемой материи можно считать известную игру «Жизнь» (Game of Life), описанную британским математиком Джоном Хортоном Конвеем в 1970 г. Эта игра без игроков (происходящее на поле определяется только изначально заданными правилами и исходной конфигурацией «живых» ячеек) наглядно демонстрирует, как расчерченное на клеточки пространство вкупе с чётко определёнными законами, действующими в нём, порождает при определённых условиях автомат фон Неймана — машину, способную в отсутствие заданных живым оператором детальных инструкций воссоздавать самоё себя. Сам Джон фон Нейман (John von Neumann) теоретически разработал клеточное поле и правила действия самовоспроизводящегося автомата ещё в конце 1940-х, задолго до появления общедоступных ЭВМ, которые позволили бы наглядно продемонстрировать работу подобного устройства. Игре «Жизнь», основанной на значительно более простых правилах и куда менее требовательной к вычислительным ресурсам (полная реализация клеточного автомата фон Неймана потребует, по разным оценкам, поля в 100-200 тыс. ячеек, тогда как элементарные структуры «Жизни» вполне функциональны и в пределах сетки 3х3), повезло больше — она получила множество воплощений в программном коде и к настоящему времени досконально изучена.
Ружья (guns) — особый тип клеточных автоматов в игре «Жизнь», которые не только циклически повторяют сами себя, но и порождают другие автоматы — в данном случае планёры (gliders); здесь показано планёрное ружьё Госпера (источник: Wikimedia Commons)
Тем не менее и «Жизнь», и CAM-8 — не более чем математические абстракции, тогда как действующие (порой) по принципу клеточного автомата миксобактерии живут и здравствуют. Развивая идеи Марголуса и Тоффоли, часть исследователей программируемой материи уже сегодня создают довольно сложные — и не самые миниатюрные — конструкции, готовые выступать в роли элементарных ячеек программируемой материи; приведём здесь в пример уже упомянутую «умную гальку». Несколько иной подход указал французский химик Жан-Мари Лен, получивший в 1987 г. Нобелевскую премию за создание в лаборатории синтетических молекул, способных выполнять в живом организме те же функции, что и природные (нейротрансмиттеры, например), — причём порой даже с большей эффективностью. Он ввёл в исследовательский оборот термин «сведущая материя» (informed matter), подразумевая под ней синтетические материалы с такими заранее заданными на атомно-молекулярном уровне свойствами, которые позволяли бы им при определённых условиях спонтанно самоорганизовываться в сложные структуры — демонстрируя согласованную динамику, напоминающую коллективное поведение одноклеточных.
Практический демонстратор идей программируемой материи на макроуровне предложили ещё в 2015 г. исследователи из Массачусетского технологического института. Созданный ими не просто самоходный, но управляемый и даже способный транспортировать грузы (вдвое больше собственного веса!) оригами-робот массой примерно 0,3 г с характерным размером в единицы сантиметров в исходном состоянии напоминает квадратик золотистой блестящей плёнки, расчерченный пересекающимися диагональными линиями на треугольники. В середине конструкции располагается небольшой постоянный магнит — и, собственно, всё: никаких чипов, шин, актюаторов конструкция не предусматривает.
Оригами-робот в разложенном состоянии (слева) с магнитом сверху; в собранном виде; толкающий груз; постоянный магнит отдельно (источник: MIT)
Принципом действия оригами-робот схож с SMA: образующий средний слой плёнки поливинилхлорид сокращается при нагреве. Совсем ненамного, но для столь миниатюрной конструкции — достаточно. С обеих сторон от ПВХ-основы располагается другой пластик, уже без термомеханических свойств, и прорези в нём сделаны так, что с одной стороны получившиеся щели (они не сквозные — срединный слой остаётся сплошным) шире, чем с другой. Когда поливинилхлорид под нагревом сокращается, неравномерность натяжения с разных сторон основы приводит к тому, что трёхслойный материал естественным образом изгибается так, что узкая щель оказывается с внутренней стороны сгиба, а широкая — с наружной. Широкие и узкие прорези на внешних слоях плёнки чередуются, и в итоге в «собранном» состоянии конструкция оказывается словно стоящей на небольших ножках — с магнитом в центральной своей части.
Двигается робот под воздействием магнитного поля, которое генерируют определённым образом под подстилающей поверхностью. Если постоянный магнит в центре конструкции испытывает притяжение со смещением (относительно местной вертикали), то «ножки» конструкции, что располагаются ближе к источнику поля, крепко стоят на месте благодаря силе трения, — тогда как оказавшиеся задними слегка поднимаются. Дальше достаточно чуть сместить источник поля ближе к постоянному магниту, чтобы сцепление передних «ножек» слегка ослабло, — и, поскольку самособравшаяся пластиковая оригами-конструкция обладает достаточной жёсткостью, это приведёт к небольшому сдвигу всего робота целиком «вперёд» (т. е. в ту сторону, в которую изначально был смещён под поверхностью источник магнитного поля относительно постоянного магнита самого робота). Дальнейшая модификация этого метода предусматривает размещение четырёх переменных магнитов по углам квадратной площадки, на которой установлен робот. Согласованное изменение величин генерируемых ими полей приводит к тому, что конструкция совершает точные и быстрые перемещения — примерно на четыре длины собственного корпуса в секунду. Полюбоваться стремительными перемещениями этого устройства на видео можно здесь.
Оригами-робот из Массачусетского технологического миниатюрен — но не настолько, чтобы приносить реальную пользу (источник: MIT)
Оригами-робот в своём исходном виде не слишком полезен: да, он способен передвигать с места на место небольшие предметы и даже действовать как динамически перемещающийся сенсор электромагнитных полей — стоит покрыть его поверхность проводящей плёнкой и тщательно замерять отклонения от ожидаемых скорости и траектории движения под воздействием внешнего поля, — но и только. Зато если исследователям удастся применить тот же принцип для создания устройств с характерными размерами в доли миллиметра, это откроет невиданные прежде возможности — для микрохирургии, например. Напечатанные на специальном принтере, аналогичные сверхминиатюрные роботы в виде тонких и плоских квадратиков можно будет внедрить, допустим, в кровеносный сосуд пациента. Под воздействием тепла они самособерутся, с током крови дойдут до назначенной точки — и там под воздействием переменных магнитных полей исполнят некую задачу; допустим, разберут на фрагменты и постепенно удалят образовавшийся тромб. Если подобрать для конструкции таких роботов биоразлагаемые со временем материалы, то даже беспокоиться о последующем удалении инородных тел не придётся.
Более сложный демонстратор (само)программируемой материи — также в русле концепции «умной пыли», а не «сведущей материи» — создали в 2021 г. в Пенсильванском университете. Довольно несложная электрическая схема, растянувшаяся, правда, в длину едва ли не на целый метр, по сути представляет собой аналоговый перцептрон — и способна классифицировать объекты, причём такие, которые и человеку-то не всякому по силам с первого взгляда различить. Машинное различение производится по той же схеме, по которой действуют и биологические нейроны, и искусственные их аналоги в составе цифровых нейросетей, — с обратным распространением ошибки.
Аналоговая нейросеть на варисторах (источник: University of Pennsylvania)
Основной элемент описываемой конструкции — пара электрических цепей, в которые включены варисторы (переменные сопротивления). К обеим цепям прикладывают одно и то же напряжение, так что силы тока в них в соответствии с законом Ома также оказываются равными. Далее начинается «обучение»: экспериментаторы меняют сопротивление одного из варисторов — так, чтобы достичь определённого значения силы тока на выходе. Поскольку теперь силы тока в двух исходных цепях различны, можно прибавить к ним ещё одну — и по той также начнёт перемещаться заряд вследствие наличия разницы потенциалов. Обратная связь от третьей цепи ко второй (варистор в которой оставался в исходном положении) позволяет автоматически скорректировать величину сопротивления — так, чтобы силы тока в двух изначальных цепях вновь выровнялись. Именно так вторая цепь «обучается» подстраивать величину своего сопротивления под ту, что изменена оператором для первой.
Базовый элемент такой схемы представляется тривиальным — но, выстраивая из подобных трёхконтурных блоков сетевую структуру (в которой контрольный контур первой пары цепей служит базовым для второй и т. д.), исследователи получили, по сути, простейшую нейросеть на полностью аналоговой основе. И даже научили её различать цветы ириса, относя их к одной их трёх разновидностей, выбор между которыми производится на основе сопоставления четырёх размерных параметров того или иного цветка. За отсутствием оптической системы описанная структура не может, конечно, «видеть» сами ирисы — она работает с собранной ботаниками базой данных для 150 таких цветов. Обученная на 30 цветках (когда оператор задаёт, крутя варисторы, размерные параметры, а потом вручную указывает, какую разновидность ириса каждая из введённых комбинаций значений сопротивления описывает), аналоговая электронейросеть с 95%-ной точностью самостоятельно классифицировала оставшиеся 120. Серьёзным достоинством подобной сети можно считать её высокую устойчивость к повреждениям. Перерезая отдельные проводки и проводя повторный цикл обучения, исследователи смогли добиться практически тех же самых результатов, что и в исходном эксперименте.
Лучший роботизированный исследователь космоса — тот, что способен к самовосстановлению (источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
А это чрезвычайно важно для межпланетных, к примеру, миссий, когда одна-единственная высокоэнергичная частица космических лучей способна вывести из строя какой-нибудь полупроводниковый контроллер — даже защищённый свинцовым или иным чрезвычайно плотным кожухом. Аналоговая искусственная нейросеть в такой ситуации, потеряв часть внутренних связей (допустим, те будут настолько миниатюрны, что и им начнут напрямую вредить космические лучи), сможет автономно реорганизоваться, чтобы продолжать работу. Это уже даже выглядит как «программируемая материя» — в том смысле, что достаточно плотная электронейросеть из малоразмерных элементов и внешне похожа будет на отрез ткани крупного плетения, и программирования для решения определённых задач требует. «Обучив» такую структуру на земном или околоземном полигоне в условиях, максимально приближенных к рабочим, исследователи могут быть уверены, что и в отсутствие непосредственной связи с центром управления дальний зонд с аналоговой электронейросетью выполнит поставленную перед ним задачу наилучшим образом.
Строго говоря, вычислительная система не обязательно должна состоять из электрических контуров. Известна предложенная пионером и популяризатором нанотехнологий Эриком Дрекслером (Eric Drexler) концепция «штоковых вычислений» (rod logic), изначально возникшая в применении к молекулярным структурам, но допускающая реализацию и на макроскопическом уровне. Молекулы в определённом приближении можно считать механическими системами — шариками (атомы) с пружинными (ковалентными) связями между ними. Определённый тип углеродных молекул, карбины, представляют собой цепочку атомов углерода, в которой последовательно чередуются одна и три ковалентные связи. Эта цепочка чрезвычайно тонка (толщиной, собственно, в один атом С) и обладает значительной поперечной жёсткостью благодаря сильным межатомным связям — и потому с механической точки зрения представляет собой едва ли не идеальный прямолинейный шток (стержень, шкворень; rod).
Принцип действия наноразмерного штокового инвертора Дрекслера: два шкворня с выступами, идущие перпендикулярно плоскости рисунка (их сечения показаны кружками под цифрами 1 и 0) разрешают либо запрещают перемещение стержня с аналогичными выступами по горизонтали — в зависимости от того, сдвинуты они так, чтобы пропускать мимо своих его выступы или чтобы их блокировать (источник: NanoCon)
Если между двумя некоторыми атомами углерода в составе такого стержня поместить гетероциклическую структуру с тремя атомами фтора, получится торчащий в сторону от основного штока небольшой, но также жёсткий в механическом смысле выступ. Расположенные в перпендикулярных плоскостях стержни с выступами как раз и образуют наноразмерную механическую вычислительную систему: сдвинуть продольный шток можно лишь в том случае, если поперечный установлен так, чтобы выступы продольного свободно проходили мимо его выступов, — в противном случае сдвиг блокируется. Реализуется, собственно, аналог полупроводникового инвертора: сигнал, распространяющийся в продольном направлении (смещение продольного штока на определённую величину) разрешает или блокирует распространение сигнала в поперечном направлении (сдвиг соответствующего стержня). Располагая инверторами, можно строить логические схемы любой сложности. Пока штоковые вычислители на молекулярном уровне продолжают оставаться теоретическими конструктами — для их сборки почти наверняка потребуются наномашины, разработку которых активно продвигает всё тот же Дрекслер. Однако более крупные структуры такого рода — скажем, микрометровых габаритов — вполне могут стать основой для процессорных узлов уже упомянутой «умной гальки», а, возможно, и начальных реализаций «умной пыли». Приводить же в движение штоковую логику для реализации вычислений сумеют в перспективе, например, специальным образом запрограммированные (на генетическом уровне) ДНК-боты, — но это уже совершенно особая тема для обсуждения.
Исторически, как уже становится ясно, подходов к созданию программируемой материи можно выделить два: «всплытие» (bottom-up) и «погружение» (top-down). Первый базируется на использовании наночастиц, отдельных молекул, а в перспективе даже электронов для организации не только вычисляющей (и тем самым программируемой), но и самореорганизующейся, сведущей материи. И, опять же, никакой магии здесь нет: учёным давно известны способные демонстрировать весьма сложное поведение «квазиживые» коллоидные структуры, к которым в определённом смысле можно отнести даже всем известные жидкие кристаллы — те самые, благодаря которым сегодня работают дисплеи подавляющего большинства телевизоров и компьютерных мониторов на планете. Создание программируемой материи «всплытием» представляется наиболее логичным, с переходом от простых компонентов ко всё более сложным структурам, — однако требует столь серьёзного предварительного развития нанотехнологий, что ощутимого прогресса на этом пути в скором времени ожидать не стоит.
Миниатюрный оригами-робот с моторами, не нуждающийся во внешнем магнитном поле для перемещения, — пример устройства, эволюционирующего к программируемой материи по пути top-down (источник: Wyss Institute)
Другое дело — подход «погружение», подразумевающий постепенную миниатюризацию достаточно сложных систем; от не раз уже упомянутой «умной гальки» к «умным пылинкам» — из которых, собственно, и должна в идеале состоять обладающая буквально магическими свойствами (на взгляд непосвящённого наблюдателя) программируемая материя. Если в логике bottom-up организующая роль отводится неким внешним по отношению к частичкам такой материи силам — законам химических взаимодействий, например, пусть и проявляющим себя не самым тривиальным образом благодаря уникальным свойствам самих частиц, — то миниатюризируемые «погружением» составные части умной материи сохраняют способность к автономному действию, именно благодаря которой (и ещё наличию беспроводных коммуникаций между собой, конечно же) как раз и оказываются способны проявлять слаженное коллективное поведение. Хотя и управляющие сигналы от живого оператора либо внешнего ИИ остаются в данном случае необходимыми — по крайней мере до тех пор, пока совокупной вычислительной мощи самих монад некоего фрагмента программируемой материи не окажется достаточно для функционирования локального искусственного интеллекта.
Важно указать, что программируемая материя в подходе top-down в общем случае не нуждается в MEMS как одной из ключевых составных своих частей. Сверхминиатюрные датчики и механизмы — дело, конечно, хорошее, однако обеспечение их высокой надёжности само по себе представляет не самую тривиальную задачу. А чинить какую-нибудь забарахлившую нанотурбину у «умной пылинки» микронного поперечника, вылавливая её для этого из мириада аналогичных устройств, — удовольствие более чем сомнительное. Вот почему разработчики программируемой материи «погружением», вроде группы Сета Голдштейна (Seth Goldstein) из университета Карнеги—Меллона, делают ставку на такие миниатюрные машины, что способны менять свою форму и/или ориентацию, не полагаясь для этого на деликатные подвижные элементы. Чем проще (в чисто механическом плане) и надёжнее создаваемая сегодня в лабораториях «умная галька», тем легче будет впоследствии миниатюризировать её для формирования действительно тонкоструктурной программируемой материи. При этом с уменьшением габаритов каждой такой «гальки» задача, строго говоря, становится только проще: манипуляция малыми объектами требует меньше энергии и производится быстрее за счёт снижения инертной массы. Другое дело, что сама эта миниатюризация с сохранением всех возможностей более крупных образцов — задача крайне нетривиальная.
Один из первых прототипов-демонстраторов катома, опоясанный электромагнитами «пенёчек» (источник: Carnegie Mellon)
Зато и перспективы на этом направлении более чем привлекательные: в пределе проект «Клэйтроника» (Claytronics Project; от англ. clay — «глина»), уже почти два десятка лет развиваемый на базе университета Карнеги—Меллона, ставит своей целью создание клэйтронных атомов, или катомов, по габаритам сопоставимых с природными молекулами, которые и будут образовывать заданные оператором трёхмерные формы. Любые. Нужен оператору стул — и аккуратная сероватая лужица на полу его комнаты обратится стулом, причём с заданными параметрами упругости сиденья и спинки. Нужна кружка — пожалуйста! Кухонный нож — никаких проблем (вот только если умная система зафиксирует, что клэйтронный нож опасно приближается к телу человека, у неё будет возможность моментально и самостоятельно, без запроса на подтверждение, превратить угрожающий предмет обратно в сероватую лужицу, — но это уже вопросы настройки программного обеспечения).
По сути, клэйтроника провозвещает интеграцию виртуального и физического миров, когда форму, фактуру и в целом механические свойства создаваемых вычислительной системой предметов обеспечивает «умная глина», а внешний облик — окраску и определённого рода функциональность — очки либо шлем дополненной реальности. Такая синтетическая реальность, как ожидают работающие над ней инженеры и учёные, без труда пройдёт визуально-тактильный аналог теста Тьюринга на имитацию объектов физического мира — за одним, правда, исключением: внутреннее устройство сложных систем воспроизводить будет крайне трудно, если не невозможно — по крайней мере, ещё очень и очень долго. Клэйтронный стул без труда обернётся книжной полкой или даже роботом-уборщиком, исправно смахивающим «неумную» пыль с более традиционных предметов обстановки клэйтронной же метёлочкой, но вот компьютером или смартфоном ему не стать — чрезмерно сложна их начинка. Здесь-то, кстати говоря, на помощь и придут очки дополненной реальности: если нечто выглядит как ноутбук, на ощупь воспринимается в точности как ноутбук (в том числе в плане тактильного отклика нажимаемых оператором клавиш), а через очки ещё и работает как ноутбук, выводя на виртуальный дисплей результаты расчётов, пусть даже проводимых где-то в облаке, — значит, будущее и впрямь уже наступило.
⇡#Песок, который (пока?) не сыпется
Катомы, над созданием которых усердно трудились группа Голдштейна и её единомышленники, в перспективе должны представлять собой сферические объекты как максимум микронных размеров, способные перемещаться качением (например, за счёт смещения центра масс внутри корпуса), накрепко скрепляться один с другим в определённых точках, обладать базовыми вычислительными возможностями и развитыми средствами взаимной коммуникации — что будет позволять им, если потребуется, объединять свои ресурсы для кластерного решения сложных математических задач: формирования вычислительной среды для запуска локального ИИ, например. Первыми прототипами этих футуристических конструкций стали созданные в начале 2000-х «пенёчки» (squat cylinders) размерами чуть крупнее батарейки типоразмера D и с рядами электромагнитов по краям. За счёт выборочной активации магнитов «пенёчки» способны сцепляться один с другим, образуя на плоскости двумерные конфигурации практически произвольных форм, либо взаимно отталкиваться, преодолевая тем самым некоторое расстояние в отсутствие механического движителя. Заданием определённой последовательности согласованных включений электромагнитов исследователи добились реализации довольно сложных перемещений катомов относительно друг друга. К середине 2010-х новые версии таких макромонад программируемой материи, уже изготавливаемые при помощи фотолитографии, уменьшились в диаметре приблизительно до одного миллиметра.
Команда «Соберись!», отданная горстке ИИ-управляемой программируемой материи, будет иметь предельно буквальный смысл (Источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
Впрочем, по мере миниатюризации катомов и роста их числа начала становиться в полный рост новая проблема: программное обеспечение. Трудно будет называть самоорганизующейся систему, которой для формирования из горстки «умных пылинок» какой-нибудь безыскусной кружки потребуется стоящий рядом мощный компьютер, готовый заниматься пространственным позиционированием каждого катома по отдельности. Голдштейн с коллегами склоняются к тому, чтобы взять на вооружение принцип сведущей материи — и ограничиться непосредственными коммуникациями лишь между соседними монадами (отдельными катомами) вместо централизованной раздачи команд напрямую каждой. По сути, этот же подход реализован эволюционно у Myxococcus xanthus и других одноклеточных, демонстрирующих коллективное поведение: реагируя на изменение внешних условий, организмы собираются вместе, сцепляются, и пока одни (те, что продолжают испытывать неблагоприятное воздействие среды) выстраивают из себя прочную оболочку, другие (те, что «ощутили» себя в безопасности) приступают к формированию спор. Распределение ролей происходит, как видно, самым естественным образом.
Основанные на тех же принципах предварительного программирования сценариев катомы поневоле окажутся ограничены в своих возможностях: отсутствие централизованного контроля не позволит формировать из них произвольные макрообъекты — а лишь те, принципы построения которых были заложены в систему изначально. Впрочем, никто не запрещает менять программы динамически (например, в процессе загрузки/выгрузки катомов из транспортного контейнера, в горловине которого весьма органично будет смотреться соответствующий программатор) либо привлекать для этой задачи локальный искусственный интеллект, — тот наверняка будет способен менять исходный код, контролирующий взаимодействие катомов, прямо в режиме реального времени и в довольно широких пределах.
Мечтают ли наноботы об электрических пятницах? (Источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
Правда, помимо новых созидательных возможностей, перепрограммирование монад «умной материи» открывает натуральный ящик Пандоры в плане безопасности — уже не только информационной, но и самой что ни на есть физической. Речь даже не идёт о гипотетической угрозе превращения всего, что есть на поверхности планеты, в «серую слизь» базовых элементов (grey goo — термин и сценарий, предложенные всё тем же Эриком Дрекслером) из-за того, что чрезмерно развившиеся и вышедшие из-под контроля человечества наноботы разберут всё, до чего только дотянутся, на составляющие для собственной саморепликации — и продолжат этим заниматься до тех пор, пока не иссякнет материя, в принципе поддающаяся разборке. Перехвата управления катомным программатором достаточно будет для того, чтобы поднесённая ко рту жертвы кружка выбросила, к примеру, узкий и острый шип, — вряд ли это понравится счастливому владельцу системы синтетической реальности. Пока такого рода сценарии в любом случае фантастика, но по мере приближения разработчиков программируемой материи к намеченным целям подобные угрозы необходимо будет самым серьёзным образом принимать в расчёт.
Слева — образец из тёмного пластика, форму которого сообща копируют «умные гальки»; справа — составленная из них же копия (источник: MIT)
А пока «умная галька» продолжает развиваться на макроуровне, приобретая такие существенные для грядущей самоорганизующейся материи способности, как умение копировать заданную форму — причём без предварительного программирования. Ещё в 2012 г. в Массачусетском технологическом институте этим занималась группа профессора Даниэлы Рус (Daniela Rus), используя в качестве демонстраторов решения довольно крупные «умные гальки» в виде 12-мм кубиков с датчиками касаний на гранях. Памяти и вычислительной мощи каждого из таких кубиков недостаточно для определения формы предмета, вокруг которого их размещают. Однако как только одна из «умных галек» обнаруживает благодаря сенсорам чужеродный объект, она сигнализирует об этом своим соседям — и таким образом фиксирует некий участок его внешней границы. Затем другой кубик поблизости также рапортует о соприкосновении с объектом (и «запоминает» положение относительно него – как своё, так и своего непосредственного соседа), потом следующий…
Алгоритм самоорганизующегося взаимодействия «умных галек» в процессе копирования предложенного объекта (источник: MIT)
И когда череда нащупавших границу объекта монад замкнётся, информация о форме цепочки, в которую они выстроились, будет передана соседним, свободным «умным галькам». А те, в свою очередь, сперва образуют поблизости пустотелый контур, в точности повторяющий оригинальный, — а затем заполнят его, как литейную форму расплавом, другими кубиками. Финальной точкой в этой схеме становится команда на расцепление обрисовывающих границы «умных галек», так что в итоге рядом с исходным объектом остаётся его собранная из скреплённых между собой монад копия — а прочие остаются свободно рассеянными вокруг. Алгоритм формирования копии допускает её пропорциональное увеличение относительно оригинала; есть уже понимание того, как копировать в перспективе послойно трёхмерные объекты.
Камнем преткновения по-прежнему остаётся значительное уменьшение габаритов «умных галек» (которые группа Рус авансом горделиво именовала Smart Sand, невзирая на разительную разницу в размерах с песчинками) при полном сохранении их функциональных свойств, — но это общая проблема для всех разработок программируемой материи в подходе top-down.
Итак, создание способной к само(ре)организации искусственной материи натыкается на пути «всплытия» на неспешность развития наномашин, а при следовании «погружением» — на сложности с дальнейшей миниатюризацией демонстраторов-прототипов ниже размерного предела в единицы миллиметров. Судя по тому, что в открытой печати обзорных материалов о программируемой материи за последний десяток лет не слишком много, а инвесторы уровня Intel Labs ещё в 2010-х годах начали терять интерес к темам вроде клэйтроники по причине чрезмерной величины вложений с неясными перспективами, программируемая материя как направление высокотехнологичных исследований сегодня если не находится в кризисном состоянии, то уж точно не может считаться самой бурно развивающейся отраслью.
Время разбрасывать пыль, и время собирать пыль (источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
Тем не менее определённые подвижки в этом направлении есть, и связаны они, как ни парадоксально, с упомянутыми в самом начале настоящей статьи SMA — точнее, с полимерными материалами, также способными демонстрировать поведение сродни эффекту памяти формы металлических сплавов. Использование таких материалов в 3D-печати получило название — неожиданно, верно? — «4D-печать», и под четвёртым измерением здесь подразумевается способность изготовленных на принтере многослойных объектов менять свои физические характеристики во времени. Это, конечно, не сведущая материя в смысле Лена, но первое, чаще всего бинарное приближение к ней. Такие объекты обычно переключаются лишь между двумя состояниями под определённым внешним воздействием — светового излучения, тепла, контакта с водой и пр.
Опять-таки, в природе подобного рода материалы также существуют — взять хотя бы сухое дерево; с точки зрения органической химии вполне себе сложный полимер (основа древесной структуры — целлюлоза), да ещё и многослойный композит, естественным образом сформированный в процессе биологического развития. Помещённый в воду кусок древесины разбухнет — однако не равномерно во все стороны, а сложным и не всегда предсказуемым образом, в зависимости от того, как именно ориентированы в нём волокна, а также из скольких и каких именно слоёв он состоит. Так вот, посредством 3D-печати уже несколько лет возможно, подбирая специальные типы полимеров, создавать структуры с программируемым последующим поведением. Да, не самым разнообразным: обычно 4D-объект при определённых условиях просто меняет форму и/или размер; реже — может затем вернуться в исходное состояние, если условия изменились. Но всё-таки это прогресс — и, хочется, верить, нужный шаг в сторону сокращения зазора между стратегиями top-down и bottom-up построения программируемой в широком смысле слова материи.
В начале 2010-х разработчики 4D-печати экспериментировали в основном с макрообъектами. Десять лет спустя группа исследователей под руководством Евы Бласко (Eva Blasco) из Гейдельбергского университета создала 4D-печатные микроструктуры, способные увеличиваться в размерах почти на порядок и/или менять свою жёсткость — становиться мягче либо твёрже относительно исходного состояния. Группа отыскала особые полимерные материалы, способные формировать динамические ковалентные связи, и использовала для печати своих объектов 3D-принтеры, действующие по принципу полимеризации, когда лазерный луч точка за точкой экспонирует полимер, отвердевающий под воздействием видимого света определённой длины волны.
Photo\smartdust-17 Микроскопические произведения 4D-печати меняют форму под воздействием температуры (источник: University of Heidelberg)
Обычно этот способ, давно и хорошо известный, применяется в массовой 3D-печати как раз для изготовления миниатюрных объектов. В макроскопическом масштабе он попросту неэффективен — слишком много времени занимает (с учётом ничтожной площади поперечного сечения лазерного луча) последовательное экспонирование даже одного квадратного сантиметра. Однако на микроуровне это не проблема, — и вот здесь-то заодно пригождаются найденные группой Бласко вещества с динамическими ковалентными связями. В присутствии особых катализаторов эти связи образуются или распадаются — тем самым сформированный в 3D-принтере полимер получает возможность менять свои физические параметры: объём и жёсткость.
Объекты, изготовленные путём лазерной полимеризации из смеси, что содержит вещества с динамическими ковалентными связями, помещались затем в жидкость, содержащую мономер стирен (стирол), который, в свою очередь, превращается в полистирол. Когда при нагреве вещество в составе заготовки высвобождает ковалентные связи, те замыкаются полистирольными нитями — что и приводит к увеличению объёма исходного образца, причём достаточно равномерно по всем направлениям (исключая, разумеется, то, где находится подложка). Объект характерным размером в начальные десятки микрон увеличивается из-за этого в объёме примерно восьмикратно за 4 часа и благодаря добавке полистирола приобретает бóльшую жёсткость. Другой эксперимент группы Бласко показал: если вести нагрев образца без погружения в стирольную среду, разрыв ковалентных связей, остающихся в этом случае незакрытыми, приводит к тому, что образец сохраняет изначальную форму, но становится мягче — как раз по причине снижения плотности межмолекулярных соединений в полимере.
Во времена Бэббиджа представить способную к самоорганизации программируемую материю было бы ничуть не проще, чем допустить непосредственное участие фей в таинстве её самосборки (источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
4D-печать, что активно развивается с 2012 г., достигла немалых успехов в создании материалов, способных менять какое-то одно своё свойство под воздействием определённого внешнего фактора — либо однократно, либо с возможностью вернуться в исходное состояние. Достоинство работы, проведённой группой Бласко, — в том, что предложенные ею материал и способ затрагивают сразу два параметра образца, а именно объём и жёсткость. Да, разумеется, это тоже всего лишь демонстратор возможностей — до сведущей материи такому особым образом сконструированному полимеру ещё далеко. Однако есть шанс, что развитие подобных материалов позволит в буквальном смысле перебросить мостик между подходами «погружения» и «всплытия» к созданию программируемой материи.
Возможно, если «умные пылинки» станут взаимодействовать не напрямую, а через слой вещества, полученного 4D-печатью, и менять его свойства локально, действуя наподобие центров кристаллизации в расплаве, это позволит довольствоваться доступными сегодня — далеко не нанотехнологичными — монадами для создания программируемой материи с достаточно широкой функциональностью. Достаточно для того, чтобы вновь привлечь внимание инвесторов и/или бюджетных программ финансирования передовых ИТ-направлений — и тем самым придать новый импульс этому, вне всякого сомнения, захватывающему направлению развития высоких технологий.