Das MIT ist führend in der Entwicklung und Erforschung von KI- und Automatisierungstechnologien. Aktuell arbeiten Ingenieure des MIT an der Entwicklung winziger Zink-Luft-Batterien, die in der Robotikindustrie hilfreich sein könnten. Diese kleinen Batterien sind zellenförmig und dienen dazu, Medikamente im menschlichen Körper zu verteilen. Ihr Zweck ist es, die Effizienz von Behandlungen zu verbessern, insbesondere bei Krankheiten, die eine präzise Medikamentenabgabe erfordern, wie Krebs oder lokalisierte Infektionen.
Die mikroroboter dieser Batterien funktionieren aufgrund ihrer innovativen Stromquelle, den Zink-Luft-Batterien, die vom MIT entwickelt wurden. Diese Batterien sind klein, aber leistungsstark genug, um verschiedene Roboterfunktionen zu aktivieren. Sie funktionieren, indem sie Sauerstoff aus der Luft einfangen, um Zink zu oxidieren, was einen elektrischen Strom erzeugt, der ausreicht, um Sensoren und Aktuatoren eines Roboters mit Energie zu versorgen. Diese neue Entdeckung in der Batterietechnologie bedeutet auch, dass die Roboter autonom ohne externe Stromquellen arbeiten können, wenn sie in den komplexen Umgebungen des menschlichen Körpers arbeiten.
Zusätzlich zu den zellgroßen Batterien hat die Abteilung für Maschinenbau des MIT ein innovatives Modell für die Robotik namens SimPLE eingeführt, das die Interaktionen zwischen Robotern und einer Vielzahl von Objekten vereinfacht. Dieses neue Modell konzentriert sich auf präzise Pick-and-Place-Operationen, die in verschiedenen Branchen wie der Elektronikmontage und -verpackung wichtig sind. SimPLE zeichnet sich dadurch aus, dass es den Robotern ermöglicht, ihre Handhabungstechniken für verschiedene Objekte zu adaptieren, indem nur die computerunterstützten Designmodelle der Objekte verwendet werden.
Schließlich haben MIT-Forscher einen neuen Algorithmus entwickelt, der es Robotern ermöglicht, ihre Fähigkeiten eigenständig zu üben. Diese Weiterentwicklung, bekannt als der “Estimate, Extrapolate, and Situate”-Algorithmus, hilft Robotern, sich an neue Umgebungen wie Krankenhäuser, Fabriken und Wohnungen anzupassen, indem ihre Effizienz in Aufgaben wie Kehren oder das Platzieren von Objekten verbessert wird. Dieser Algorithmus ermöglicht es den Robotern, ihre Fähigkeiten autonom auf strukturierte Weise zu trainieren, was ein großer Schritt hin zu Hausrobotern ist, die kontinuierlich selbstständig evolvieren und verbessern können.