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最先進的軟傳感器只關注很少的傳感模式 ， 例如溫度和壓力.執行探索和生成基于感知的反應所需的軟傳感器需要能夠嵌入多種感知模式 ， 正如神經模擬架構所建議的那樣 。 這種要求對記錄、處理和生成響應提出了新的挑戰使用最少的時間和精力 。 為此 ， 機器學習是一種靈活的工具 ， 可以從大量數據中提取和組織信息 。 特別是 ， 施等人考慮加固學習是開發閉環控制的有力工具 。
軟機器人的另一個具有挑戰性的方面是擁有軟板載內存 。 軟機器人仍然通常與控制和為機器人供電的硬電子元件連接 。 然而 ， 作為軟傳感器的軟存儲器將允許使用環保材料 ， 從而減少引入海洋的電子垃圾 。 正如最近軟機器人技術的趨勢所表明的那樣 ， 利用車載存儲器的數字流體邏輯原理將減少記錄數據的能量支持問題 ， 并減少由海上資產周圍的電子設備構成的火災危險 。
開發存儲器使用這些流體邏輯門可能非常復雜 ， 而且笨重 。 流體S-R鎖存器是最接近的例子一個軟存儲設備 。 內米茲等人開發了一種帶有雙穩態膜的軟非易失性存儲設備 ， 可以在軟材料中永久存儲二進制信息 。 這種軟存儲設備允許將信息寫入內存 ， 以及擦除存儲的信息 。 根據加來等人的說法 ， 硫屬化物是為軟機器人提供板載記憶能力的潛在來源 。 硫屬化物是一種天然半導體 ， 也被稱為相變材料 ， 在具有高開關速度和循環耐久性的非易失性存儲器件方面繼續受到關注 。
硫屬化物是非易失性存儲器件的良好候選者 ， 因為它們的相變特性 ， 它們可以通過熱退火從非晶結構變為多晶結構 。 這種相變顯著增加了它們的電導率并導致光學變化 ， 從而使它們能夠用作非易失性光學存儲材料 。 達斯古普塔等人證明了硫族化物在軟基材聚二甲基硅氧烷上的整合 ， 其中這種整合顯示了將此類材料用于軟機器人系統的板載內存 。 軟機器人的身體通常由聚合材料制成 。
【機器人|軟機器人的一個具有挑戰性的方面是擁有軟板載內存】
鑒于人們越來越關注塑料材料在海洋和淡水環境中的積累 ， 特別是考慮到其毒性和許多石油基聚合物的持久性 ， 在水生環境中大規模部署人造機器人并沒有進一步加劇普遍的塑料污染問題 ， 這一點很重要 。 每年有4.8到1270萬噸塑料垃圾最終進入世界海洋 ， 從深海平原到極地地區 ， 幾乎所有地方都報告了塑料污染 。 石油基塑料無處不在 。 它們構成了一種低成本、多功能、有彈性的制造材料 。
但它們的生物降解性非常低 ， 并且在環境中持續存在數百年 。 因此 ， 天然和可生物降解的材料應始終優于合成聚合物 ， 這標志著環境影響和技術性能之間的折衷 。 環保聚合物正在成為最常見的“傳統聚合物”的替代解決方案 。 然而 ， 生物基材料并不總是被歸類為生物基材料 。 可分級的 。 一些以可堆肥或可生物降解的形式銷售的產品在釋放到環境中時并不總能達到顯著的降解率 。
切塞拉丘等人估計 ， 他們獲得專利的淀粉基聚合物將在3-6周內在地中海水域降解 ， 但除此之外 ， 人們對傳統聚合物和生物基聚合物在自然環境中的實際降解時間知之甚少 。 大多數信息來自實驗室測試；然而 ， 自然環境中的細菌和物理化學條件可能與工業堆肥廠中的條件大不相同 。 因此 ， 可氧降解和可堆肥聚合物的實際降解速率通常比預期的要慢得多 。 理想情況下 ， 選定的聚合物應符合海洋環境中生物降解性的國際標準 。 一個例子是CARTHE聯盟最近設計和大規模部署的可生物降解海洋漂流物 。
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