大多数合成材料，包括电池电极、聚合物膜和催化剂中的合成材料，由于没有内部修复机制会随着时间而降解。如果可以在这些材料中投入自主微型机器人，让这些微型机器人从内部进行维修，将会大大提高合成材料的使用率。

哥伦比亚大学化学工程副教授凯尔·毕晓普（Kyle Bishop）实验室的一项新研究提出了一种微型机器人策略，这种微型机器人可以感知材料缺陷的症状并自动导航到可以执行纠正措施的缺陷位置。该研究发表在2019年12月2日的《物理评论研究》上。

细菌通过集成化学传感器和分子马达来寻找营养成分高的区域，就像自动驾驶汽车一样，自动驾驶汽车使用来自摄像头和其他传感器的信息来选择合适的动作来到达目的地。研究人员试图通过使用由化学燃料或其他能量输入推动的小颗粒来模仿这些行为。

尽管环境中的空间变化（例如燃料浓度）可以使粒子物理定向并由此引导其运动，但这种导航方式仍有局限性。

毕晓普说：“现有的自动推进粒子更像是一列由钢轨机械操纵的失控火车，而不是由感官信息自动引导的自动驾驶汽车。我们想知道是否可以设计出带有物料传感器和致动器的微型机器人，它们可以像细菌一样导航。”

在噪声和复杂环境中的模拟导航轨迹。图片来源：哥伦比亚工程

Bishop的团队正在开发一种新的方法，该方法基于变形的材料对微型机器人的自主导航进行编码。

环境的局部特征（例如温度或pH）确定了粒子的三维形状，进而影响了粒子的自推进运动。通过控制粒子的形状及其对环境变化的响应，研究人员建模了微型机器人如何设计成能够上下旋转刺激梯度，甚至是那些太弱而无法被颗粒直接感知的刺激梯度。

“我们首次展示了响应性材料如何被用作小于人发厚度的微型机器人的机载计算机，这些微型机器人被编程为能够自动导航，”该论文的合著者Yong Dou说道。“这种微型机器人可以执行更复杂的任务，例如对材料缺陷进行分布式传感，自动运送治疗性货物以及按需修复材料，细胞或组织。”

Bishop的团队现在正在建立实验，以使用变形的材料（例如液晶弹性体和形状记忆合金）在实践中证明对微型机器人的理论导航策略。他们希望证明实验将证明刺激响应变形的微粒可以利用感应和运动之间的工程反馈来自动导航。