阿姆斯特丹大学的研究人员在《自然·物理学》杂志上发表研究，介绍了一种能够通过铰链间数据共享来学习新形状的超材料。这种人造材料无需中央控制系统，即可自主调整形状变化策略并执行反射动作。

与反应固定的普通材料或依赖预先编程的机器人不同，这种超材料受生物系统启发，能够像细胞和无脑生物一样适应环境变化。研究团队创造出的蠕虫状结构由弹性骨架连接的电动铰链组成，每个铰链配备微控制器，可测量旋转角度、记忆过往运动并与相邻铰链交换信息。

“我们研究中最令人兴奋的发现是，学习赋予了我们的超材料进化的能力——一旦系统开始学习，它最终会达到什么程度的可能性几乎是无限的，”阿姆斯特丹大学机械材料实验室博士候选人、论文第一作者姚杜说道。

这种超材料可以通过学习范例逐步掌握改变形状的方法，能够忘记旧形状并学习新形状，也可同时记忆多种形状并在其间切换。基于这些能力，该材料可以执行抓取物体或移动等高级任务。

研究团队计划继续推进学习材料的开发。姚杜补充道：“在未来的工作中，我们的目标是实现学习随时间变化的行为，而不是改变成静态形状。例如，使超材料能够根据环境刺激学习不同的运动方式，例如爬行或滚动。我们还计划研究所谓的随机场景，即在噪声和不确定性下进行学习。”

出版详情：作者：姚杜等，标题：《学习改变形状的超材料》，发表于：《自然·物理学》(2026)。期刊信息： 《自然物理》