美国《迷信日报》网站报导了康纳尔年夜学在微型机械类虫豸机械人研讨方面的新停顿。该报导指出：固然工程师们曾经胜利地研收回了微型类虫豸机械人，但若何使其像真实的虫豸那样自立行为照旧面对技巧上的挑衅。来自康奈尔年夜学的一组工程师正在测验考试应用一种新型的编程办法来模仿虫豸年夜脑的运作方法，他们与美国哈佛年夜学微型机械人试验室结合研制了“机械蜜蜂”（RoboBees）机械人，这类机械人只要3厘米的翼展和80毫克的分量。康奈尔年夜学的工程师们正在研发的新编程办法，使这些机械人在面临庞杂情况时可以或许变得加倍自立和更具顺应性。
在现有的技巧前提下，要使这类机械人可以或许应用嵌入在其同党上的毛发状的微型金属探针来感知阵风从而响应地调剂其飞翔姿势，和要使它在测验考试下降在一朵在风中摇摆的花上的时刻可以或许计划出响应的飞翔道路，所需的盘算处置资本须要在其背上携带一个台式机年夜小的盘算机，这明显是弗成能的。康奈尔年夜学机械和航天工程传授、智能体系与掌握试验室主任西尔维娅·法拉利（Silvia Ferrari）以为神经形状盘算机芯片的涌现是减小机械人负载的一种有用办法。分歧于处置只由0和1组合而成的二进制代码的传统芯片，神经形状芯片处置的是庞杂组合中触发的电流尖峰，相似于年夜脑中发生的神经激动。法拉利的试验室正在研发一种新型的“基于事宜”的感知和掌握算法，这类算法可以用来模仿神经运动而且可以在神经形状芯片上得以完成。因为这类芯片的功耗相较传统处置器年夜幅减小，这使得工程师可以将更多的盘算资本集成在异样的有用载荷中。
法拉利的试验室已与哈佛年夜学微型机械人试验室睁开了相干协作，他们研收回一种装备光流和活动感知才能且唯一80毫克的飞翔机械人，即“机械蜜蜂”。虽然这款机械人以后仍经由过程有线的方法与电源相连，但哈佛的研讨人员正在研发新的电源来解脱这一限制。康奈尔年夜学研发的算轨则有助于在不外多增长分量的条件下，使该机械人在庞杂的情况中有更好的自立性和顺应性。法拉利表现：“当遭到阵风或许一扇扭转的门的冲击时，这类微型飞翔机械人便会掉去掌握。我们正在研发传感器和相干算法来使得它可以或许防止撞击，或许即便遭到撞击，依然可以或许幸存并持续飞翔。我们其实不期望这类机械人的晚期型号来完成这些任务，但我们须要研发可以或许顺应任何情形的进修掌握器。”
为了加快“基于事宜”的算法的研发，法拉利试验室的博士生泰勒·克劳森（Taylor Clawson）设计了一个虚拟模仿器。这个基于物理现实的模仿器可以模仿“机械蜜蜂”机械人和它在每次同党行程中所蒙受的非定常气动力。是以，这个模子可以精确地猜测“机械蜜蜂”机械人在庞杂情况下的飞翔活动。克劳森表现：“这类仿真技巧既可以用来测试算法，也能够用来设盘算法。”他协助胜利研发了一种基于生物启示式编程的可以像神经收集那样运转的自立飞翔掌握器。他还表现：“这类收集可以或许使机械人停止及时进修从而应对在制作进程中引入的不规矩，而这些不规矩会对机械人的操控带来伟大的挑衅。”
除具有更年夜的自立性和弹性之外，法拉利说她的试验室筹划在“机械蜜蜂”上设备新的微型装备，好比微型相机、触觉反应拓展天线，机械人脚上的接触传感器和毛发状的气流感知器等。法拉利表现：“我们将‘机械蜜蜂’作为基准机械人，由于它太具有挑衅性了，另外我们以为其他不受限的机械人可以从这一停顿中收获颇丰，由于它们异样面对功率方面的限制。”
一个曾经获益的机械人是哈佛年夜学的步行微型机械人（Ambulatory Microrobot），这是一款长度仅为17毫米，分量缺乏3克的四足机械人，它的奔驰速度可以到达惊人的每秒44米。法拉利的试验室正在研发“基于事宜”的算法，这将有助于进一步晋升机械人的速度。法拉利正在应用美水师研讨局供给的4年100万美元的经费来持续这项研讨任务。与此同时，她还与诸多年夜学神经形状芯片和传感器范畴的先辈研讨团队展开协作。
