Конвергенция наноробототехники и swarm intelligence для сборки микроэлектромеханических систем
Ключевые слова:
наноробототехника, swarm intelligence, МЭМС-технологии, автономная сборка, строительные машины, многоагентные системы, коллективное поведениеАннотация
Интеграция наноробототехнических систем с алгоритмами группового интеллекта (swarm intelligence) представляет собой революционную парадигму в области сборки микроэлектромеханических систем (МЭМС), открывающую принципиально новые возможности для высокоточного производства микромасштабных компонентов строительных машин и механизмов. Данное исследование представляет комплексный анализ современных подходов к реализации автономной сборки МЭМС-компонентов с использованием самоорганизующихся роботных систем нанометрового масштаба. Методологическая основа включает численное моделирование коллективного поведения нанороботных систем, экспериментальную валидацию алгоритмов координации и анализ эффективности различных архитектур swarm intelligence. Результаты демонстрируют возможность достижения субмикронной точности позиционирования (±12 нм) при сборке функциональных МЭМС-структур с производительностью 2,4×10⁶ операций/час. Коэффициент эффективности коллективной сборки составляет 0,87 при работе в условиях децентрализованного управления. Предложенная гибридная архитектура обеспечивает масштабируемость до 10⁵ нанороботных агентов при сохранении оптимальной когерентности системы. Теоретическая значимость заключается в формировании нового класса многоагентных роботических систем для прецизионной микросборки, практическая ценность определяется возможностью создания автономных производственных комплексов для современного машиностроения и строительной техники.
Библиографические ссылки
Alqudsi Y. UAV swarms: research, challenges, and future directions // Journal of engineering and applied science. 2025. Vol. 72. Art. 582.
Chen M., Liang C.J., Dominguez E.G. Safe Operations of Construction Robots on Human-Robot Collaborative Construction Sites // ISARC 2024: Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction. 2024. Vol. 41. pp. 9-16.
Connor J., Champion B., Joordens M.A. Swarm robotics: A survey from a multi-tasking perspective // ACM computing surveys. 2024. Vol. 56. № 3. Art. 65.
Datta S.D., Islam M., Sobuz M.H.R., Ahmed S. Artificial intelligence and machine learning applications in the project lifecycle of the construction industry: A comprehensive review // Heliyon. 2024. Vol. 10. Iss. 5. Art. e26888.
Fukuda T., Kawamoto A., Arai F. Molecular swarm robots: recent progress and future challenges // Science and technology of advanced materials. 2020. Vol. 21. № 1. pp. 323-332.
Geradts T., Vonk S., Ahmed M.F. Construction robotics in extreme environments: from earth to space // Engineering. 2024.
Gill E.Z., Cardone D., Amelio A. Revolutionizing the construction industry by cutting edge artificial intelligence approaches: a review // Frontiers in artificial intelligence. 2024. Vol. 7. Art. 1474932.
Kawamata I., Nishiyama K., Matsumoto D., Ichiseki S., Keya J.J., Okuyama K., Ichikawa M., Kabir A.M.R., Sato Y., Inoue D., Murata S., Sada K., Kakugo A., Nomura S.-I.M. Autonomous assembly and disassembly of gliding molecular robots regulated by a DNA-based molecular controller // Science аdvances. 2024. Vol. 10. Iss. 23.
Liu H.-P., Phoa F.K.H., Chen-Burger Y.-H., Lin S.-P. An efficient swarm intelligence approach to the optimization on high-dimensional solutions with cross-dimensional constraints, with applications in supply chain management // Frontiers in computational neuroscience. 2024. Vol. 18. Art. 1283974.
Liu Y., Haron N.A., Ahmad H. Robotics in the Construction Sector: Trends, Advances, and Challenges // Journal of intelligent & Robotic systems. 2024. Vol. 110. Art. 72.
Niu R., Banerjee D., Choudhury U., De A., Saha S. Ion-exchange enabled synthetic swarm // Nature nanotechnology. 2021. Vol. 16. pp. 541-548.
Solomon Research LLC. System, methods and apparatuses for nanoelectronics applied to nanorobots // US Patent Application 20080237754A1. 2008. https://www.freepatentsonline.com/y2008/0237754.html
Tripathy A., Patne A.Y., Mohapatra S., Mohapatra S.S. Convergence of nanotechnology and machine learning: the state of the art, challenges, and perspectives // International journal of molecular sciences. 2024. Vol. 25. № 22. Art. 12368.
Ussia M., Urso M., Oral C.M., Peng X., Pumera M. Magnetic microrobot swarms with polymeric hands catching bacteria and microplastics in water // ACS Nano. 2024. Vol. 18. № 20. рр. 13171-13183.
Yang K., Won S., Park J.E., Jeon J., Wie J.J. Magnetic swarm intelligence of mass-produced, programmable microrobot assemblies for versatile task execution // Device. 2024. Vol. 2. Iss. 11. Art. 100626.
