Uma equipe de pesquisa da Cornell desenvolveu uma nova maneira de projetar máquinas complexas em microescala, inspirada na operação de proteínas e bicos de beija-flores.



O artigo do grupo, "Bifurcation Instructed Design of Multistate Machines", publicado em Proceedings of the National Academy of Sciences . O autor principal é Itay Griniasty, pós-doutorado da Schmidt AI no laboratório de Itai Cohen, professor de física na Faculdade de Artes e Ciências.

Construir máquinas cada vez menores não é simplesmente uma questão de encolher os componentes. Embora as máquinas macroscópicas sejam normalmente projetadas para serem compartimentadas, dividindo uma tarefa em pequenos pedaços e atribuindo cada um a uma peça diferente da máquina, as proteínas – as máquinas microscópicas por excelência responsáveis ​​por grande parte da biologia – têm um design diferente. As tarefas são frequentemente realizadas através do movimento coordenado de todos os componentes da proteína, tornando-os mais robustos ao caos do mundo microscópico.

Anteriormente, o grupo de Cohen utilizou princípios de origami para fabricar um estábulo de dispositivos em microescala, desde estruturas autodobráveis ​​até microrobôs ambulantes, que são inovadores em seu tamanho, mas com função relativamente básica. Adicionar funcionalidade em folhas de origami acaba sendo uma tarefa desafiadora.

"As máquinas que fabricamos até agora são muito, muito simples. Mas quando começamos a pensar em como aumentar a funcionalidade em sistemas altamente acoplados, começamos a perceber que cada vez que você move uma parte da máquina, todos os outras partes se movem", disse Cohen. “É enlouquecedor, porque não dá para isolar nada, está tudo conectado nessas folhas. Aí começamos a perguntar como isso é feito no mundo microscópico.”

Uma proteína, disseram eles, poderia ser vista como uma máquina que salta entre estados em resposta a pequenas mudanças em alguns parâmetros. Os pesquisadores se inspiraram em um exemplo desse tipo de funcionalidade em macroescala:o beija-flor.

Um estudo de 2010 realizado por Andy Ruina, professor de engenharia mecânica John F. Carr, mostrou como o bico de um beija-flor pode ser "aberto suavemente e depois fechado por meio de uma sequência apropriada de ações de flexão e torção pelos músculos da mandíbula inferior".

Esse sistema é explicado por uma ideia matemática chamada bifurcação de cúspides, na qual, dependendo das forças exercidas pelos músculos da mandíbula, o bico pode ter um único estado estável, ou seja, fechado, ou dois estados estáveis, tanto aberto quanto fechado. O ponto em que o estado estável único se divide em dois estados estáveis ​​é a bifurcação da cúspide.

A vantagem de operar em torno de uma bifurcação de cúspide é que ela fornece um par de recursos principais de design. A primeira é a proteção topológica – que garante consistência no desempenho de um dispositivo, de modo que, se os músculos da mandíbula puxarem de maneira ligeiramente diferente, o bico ainda possa abrir e fechar. A segunda é uma vantagem de alavanca, que garante que os músculos só precisem se mover um pouco para ativar uma grande mudança no bico. Esses são exatamente os componentes necessários para atingir a função em microescala.

Cohen, Griniasty e os seus colaboradores questionaram-se se poderiam aumentar o número de estados organizados em torno de uma bifurcação de dois – isto é, abertos e fechados – para dezenas ou possivelmente centenas. Esta extensão permitiria o projeto de máquinas que executam funções complexas.

“Em vez de compor funções compartimentadas, essas capacidades emergiriam de todo o objeto”, disse Griniasty. "É dançar juntos."

Os pesquisadores recrutaram Teaya Yang '22 e Yuchao Chen '19, ambos co-autores, para criar um modelo magneto-elástico em macroescala de prova de conceito com uma bifurcação em borboleta que permitiu ao sistema se romper ou fazer uma transição suave entre três estados estáveis. O modelo consistia em dois painéis, um dos quais se movia num plano enquanto o outro girava livremente em torno de uma dobradiça fixa. Cada painel foi decorado com nove ímãs que interagiam entre si, criando interações complexas que lembram aquelas encontradas nas proteínas.

Um desafio central, no entanto, foi encontrar um método para projetar padrões magnéticos que estimulassem a bifurcação desejada. Griniasty e David Hathcock, Ph.D. '22 superou o problema desenvolvendo um algoritmo baseado no trabalho de sistemas dinâmicos de John Guckenheimer, o A.R. Bullis Professor Emérito de Matemática (A&S).

“Se tentássemos apenas adivinhar estes padrões magnéticos, para gerar equilíbrios múltiplos, ficaríamos sem poder computacional”, disse Cohen. "Então Itay projetou um algoritmo muito bom que simplifica a pesquisa."

O próximo passo será demonstrar o conceito em microescala.

“Para uma máquina de 100 mícrons, como os robôs típicos que fabricamos, Itay calculou que poderíamos alcançar 20 estados separados”, disse Cohen. “Isso é o que imaginamos que poderia ser feito em microescala, uma máquina onde eu uso um atuador para mover um dos painéis, e a configuração de toda a máquina poderia alternar entre 20 configurações diferentes. digamos, locomover-se através de um fluido ou talvez realizar uma ação complicada de agarrar."

Mais informações: Teaya Yang et al, Projeto instruído por bifurcação de máquinas multiestados, Proceedings of the National Academy of Sciences (2023). DOI:10.1073/pnas.2300081120
Informações do diário: Anais da Academia Nacional de Ciências

Fornecido pela Universidade Cornell