国王大学工程学讲师 Antonio Forte 博士正在研究使用软机器人的方法，以使它们能够从二维变形为三维。这为可以通过编程充气到满足特定需求的精确定制形状的设备铺平了道路。该研究由Advanced Functional Materials发表。

到目前为止，机器学习方法主要用于图像识别和语言处理。最近，它们已成为解决力学问题的强大工具。Antonio 和他的同事的工作表明，这些工具可以扩展到研究充气系统的非线性力学。

该研究涉及构建由柔软或坚硬的方形像素制成的多材料膜。研究人员提出了生成三类软膜的算法，其中像素以不同的方式聚集，产生各种变形的膨胀形状。他们设计并优化了一个模型，该模型了解网格中每个像素的相互位置如何影响系统的全局机制。

安东尼奥在评论这些发现时说：“我们展示了我们的平台如何为机械疗法及其他领域设计针对患者的设备。在这项研究之前，我们不知道如何使用机器学习来解开充气系统中的非线性映射。结果“它们对于这些目的非常强大。这项工作在许多领域都有潜力，例如治疗疤痕周围的组织以促进愈合。”

迄今为止，研究的成功促使团队考虑进一步的发展，例如将三维形状转变为新的三维形式。