本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载。一条虫子仿佛打开了上帝视角，一下子毫不犹豫地从迷宫中爬到了尽头：这只长约1毫米、宽约80微米的虫子还处于麻醉状态，神经质系统无法将运动指令传递给肌肉。控制它移动的是视觉反馈导航算法。它变成了网络蠕虫，一个活的微型机器人。微米级机器人在医疗领域具有很高的应用价值。例如，它们可以在人体内自主移动，将药物输送到可以发挥作用的地方，辅助精子运动，帮助人工授精。这项将科幻场景带入现实的研究，来自90后博士董先科。来自加拿大麦吉尔大学。相关论文发表在Science子刊ScienceRobotics上。尽管如此，为什么不从头开始构建机器人并使用错误呢？因为微型机器人还面临几大技术难题：在技术上，如何为微型机器人制造、组装和提供能量？在控制方面，如何精确控制微型机器人的运动，如何测量？原则上，物理定律的尺度在微米环境中缩小，摩擦力和粘性力的影响比重力大几个数量级。如何让机器人高效移动？董仙客脑洞大开，能不能借到现成的生物体？自然进化的生物已经适应了微米环境的运动方式，也可以吃喝水获取能量。只要他们想办法控制它，问题就会迎刃而解。于是他把目光投向了线虫。研究充分的蠕虫研究使用了秀丽隐杆线虫，这是一种线虫，已成为各种科学研究的常客。因为容易繁殖，而且全身透明，非常便于观察：它的结构也很简单，成体只有1000个左右的体细胞。其中，有302个神经细胞，其神经系统的所有连接都已被科学家绘制出来，可以实时成像。可以说是研究清楚了。既然找到了微型机器人的尸体，接下来要解决的就是如何控制它的动作。算法不是用大脑，而是用光信号刺激蠕虫的肌肉运动。用波长为473纳米的蓝色激光照射肌肉细胞，可以刺激细胞上的ChR2通道打开，让钙离子进入刺激肌肉收缩，从而控制线虫肌肉的运动。这种技术叫做光遗传学，是一门综合了光学、软件控制、基因操纵技术、电生理学等多学科的生物工程技术。首先，使用化学方法来阻断蠕虫运动神经元和肌肉细胞之间的信息传递。然后，通过机器视觉算法实时分析线虫的姿态和周围环境。利用微米级激光束，精准照射线虫不同部位，控制运动方向，实现“用算法换脑”。完整的实验装置示意图如下：一个开创性的想法。这项研究除了为生物体与机器人的结合开辟新思路外，对其他相关领域也很有启发。对于传统机器人来说，微米环境下的运动与日常的宏观运动有很大区别，运动速度和效率往往不高。将线虫运动的精确控制与肌肉活动的荧光成像相结合，有助于在微米尺度上研究蛇形运动的动力学，指导新型机器人的设计和控制。在医学上，用微米级激光束精确控制肌肉细胞活性的实验，对于瘫痪疾病的治疗也具有启发意义。研究中开发的用于分析线虫运动的算法代码也在GitHub上作为开源发布。本文第一作者董先科，2012年于哈尔滨工业大学航天学院自动化专业本科毕业，2014-2019年获博士学位。加拿大麦吉尔大学机械工程系，专注于机器视觉、微型机器人、机器人精密操控等研究方向。2017-2019年在加拿大多伦多大学力学与工业化学学院学习访问，完成博士项目。2019年起在加拿大多伦多一家科技公司担任算法研发工程师，负责嵌入式高帧率眼动追踪系统的算法开发，以及在医疗AR和辅助驾驶场景的应用。他的研究兴趣包括图像处理和机器视觉、机器学习和深度学习、微型机器人和机器人控制。近年来在ScienceRobotics、IEEET-MECH、IEEET-ASE、IEEET-BME、IEEET-NBS、ICRA等权威期刊和会议上发表学术论文20余篇，并荣获作为第一作者获得机器人领域顶级学术会议ICRA2015最佳会议论文提名奖和最佳自动化论文提名奖。通过这次研究，他对机器人有了新的认识：生物本身就是最完美的机器人。论文地址：https://robotics.sciencemag.org/content/6/55/eabe3950/tab-figures-data相关代码：https://github.com/BionDong/worm-locomotion-feature-analysis
