CZ / ENG

Téma

Elektronické digitální materiály

Nadzvukový letoun, který můžeme sestavit z malých, monotypních dílků a v případě potřeby je autonomně přeskládat třeba na loď?  Takový by mohl být koncept digitálních materiálů ve své nejvyspělejší podobě. Digitálními materiály se zabívají i vědci na Západočeské univerzitě v Plzni v čele s Ing. Vojtěchem Lapuníkem. Jeho diplomová práce Elektronické digitální materiály a miniautrní roboty představuje nový typ elektronických materiálů. 

 

Elektronické digitální materiály

Napsal: Václav Ksandr • Úvodní foto: MIT Wing, Eli Gershenfeld, NASA Ames Research Center


 

Nicméně k tomu, abychom z digitálních materiálů dokázali vytvářet vozidla, letouny, rovery a rakety, máme opravdu hodně daleko a tak se může zdát, že digitální materiály jsou něčím, co běžnému smrtelníkovi nebude v dohledné době nijak užitečné.

Nemůže být ovšem pochyb o tom, že koncept digitálních materiálů by nám mohl pomoci vyřešit nejeden palčivý problém. Jejich výhody jsou samozřejmě větší úspora surovin, upravitelnost výrobků a možnost jejich znovuvyužití. Tyto důvody stojí za tím, že jsou digitální materiály čím dál více zkoumaným tématem. Digitální materiály se zkoumají pro využití v leteckém průmyslu, vesmírných programech, architektuře i elektronice.


Elektronické digitální materiály a konvenční elektronické součástky

Nynější elektronické digitální materiály a klasické elektronické součástky připevněné na deskové plošné spoje (DPS) by se daly popsat – možná nečekaně – jako dvě velké rodiny robotů.

Klasické DPS spolu s konvenčními elektronickými součástkami bychom mohli přirovnat k robotům, kteří pracují v továrnách. Poskytují velkou přesnost, jsou rychlí, ale pokud je vezmeme z jejich předvídatelného prostředí a postavíme je například na pole, tak budou téměř nepoužitelní. Podobně jako když vezmeme DPS ze základní desky počítače a zkusíme ho přizpůsobit na použití v našem telefonu.

 

Roboti v automobilové továrně. Zdroj: Automate

 

Elektronické digitální materiály jsou často jako měkcí roboti. Měkcí roboti jsou neuvěřitelně univerzální a změna prostředí jim většinou nevadí. Mohou se přesouvat přes vodu, mezi sutinami či v lidském těle, při tom sdílí video nebo sbírají vzorky tkáně. Navíc většinu úkonů jsou schopni vykonávat autonomně díky chytrému designu. Jakmile je ale postavíme na výrobní linku, tak zjistíme, že se pro přesnou a rychlou práci s těžkými objekty nehodí.

 

Robot, který využívá proudu vzduchu k vlastnímu růstu. Zdroj: Wired 

 

Jedna z prací, která je příkladem neuvěřitelně univerzálních digitálních materiálů je práce od Williama Kai Langforda: Electronic Digital Materials. Langford rozebírá elektronické součástky na jejich základní stavební prvky: vodiče, polovodiče a izolanty. Z těchto prvků jsou vyráběny stavebnicové dílky, které – když se do sebe správně zapojí –, mohou dát vzniknout pasivním i aktivním součástkám.

 

Pasivní a aktivní součástky. Foto: William Kai Langford, Electronic Digital Materials

 

Ačkoliv je nám tato představa mnohem bližší než koncept letounu, který jsme schopni autonomně přeskládat na loď, je však stále jasné, že elektronické součástky vyrobené tímto způsobem budou mít svoje nevýhody a jen těžko budou moci soutěžit svým výkonem nebo v malým rozměrem se součástkami vyráběnými konvenčním způsobem.

Je tedy vůbec možné zakomponovat elektronické digitální materiály do běžného života? Jednoduchá odpověď zaznívá ze Západočeské Univerzity v Plzni: Ano.


Elektronické digitální materiály a miniaturní roboty

Ing. Vojtěch Lapuník ze Západočeské Univerzity v Plzni ve své diplomové práci Elektronické digitální materiály a miniaturní roboty představuje nový typ elektronických digitálních materiálů. Svůj návrh elektronických materiálů přizpůsobil magnetické ovládací platformě, která je vyvíjena na ZČU. To mu umožnilo vyvinout systém elektronických materiálů, které mají charakteristiky digitálních materiálů, ale zachovávají si kvalitu konvenčních elektronických součástek.
Jím vymyšlený systém nepracuje s jednotlivými prvky, ze kterých skládá elektronické součástky, ale pracuje se systémem deskových plošných spojů (DPS).

Deskové plošné spoje

DPS jsou základna, na kterou se elektronické součástky běžně pájí. Pokud jste někdy otevřeli nějaký spotřebič, je velmi pravděpodobné, že jste narazili na zelenou desku se spoustou elektronických součástek, tedy DPS.

 

Deskový plošný spoj, neboli DPS. Zdroj: ZME Science

 

Díky využití DPS můžeme docílit kompaktnějšího designu. Výsledný produkt je tedy mnohem menší, než kdybychom používali kabely, nebo drátky. Tím, že je možné na DPS dobře definovat i ty nejmenší vodivé cesty s velkou přesností, se také předchází zmatku, který může vzniknout při velkém množství kabelů.

Samozřejmě, montáž velkého množství součástek je také jednodušší na DPS, než ve změti kabelů. To se podepisuje na zjednodušení masové výroby elektroniky při jejich používání.

Nevýhody DPS vycházejí právě z jejich specifického designu a malých rozměrů. Jedním problémem je to, že jakmile se pokazí součástka na složitém DPS, je mnohokrát levnější celou desku vyměnit, spíše než hledat, kde přesně je problém a snažit se ho opravit. To samozřejmě vede k plýtvání surovinami a produkci elektronického odpadu, který může být z velké části stále funkční. Velkou roli zde hraje také to, že DPS jsou typicky složeny z více vrstev. Běžných je 4-8 vrstev a ve vzácných případech až 100 vrstev. Což samozřejmě DPS činí těžko opravitelnými i recyklovatelnými a je to jeden z důvodů, proč je koncept digitálních materiálů tak lákavý právě v případě elektronických součástek.

Systém, který Lapuník vyvinul, se pohybuje na rozmezí neuvěřitelně univerzálních elektronických materiálů a přesných elektronických součástek. Jeho systém využívá malých kousků DPS, na kterých jsou umístěné konvenční elektronické součástky. Tímto způsobem si jím vyvinuté elektronické digitální materiály zachovávají přesnost i malé rozměry, zároveň je možné je libovolně skládat a opět rozkládat.

Kromě vývoje elektronických digitálních materiálů se jeho práce z nemalé části zabývala také návrhem algoritmu pro vytvoření funkčních kombinací bitů a vývojem rozšíření aplikace MagNet pro řízení skládání bitů na magnetické platformě, která je vyvíjena na Západočeské univerzitě v Plzni.

 

Ing. Vojtěch Lapuník umisťuje digitální materiály na magnetickou platformu

Magnetická platforma ISOPTERA spolu se složeným DPS z digitálních materiálů

 

Pod povrchem platformy najdeme cívky, které vytvářejí proměnlivá magnetická pole, díky nimž se může s bity pohybovat. Výraznou pomocí při sestavování digitálních DPS jsou magnetické platformy Isoptera a Gryllusˆ2. Jde o pokročilé verze magnetických platforem, které umí na určitých místech své plochy vypnout, nebo potlačit magnetické pole. Tím je možné určité dílky zamrazit na místě, zatímco se ostatní dílky hýbou. To je samozřejmě nepostradatelnou vlastností, pokud chceme tyto digitální materiály složit dohromady. Isoptera je z této dvojice méně vyspělou platformou, je omezená pouze na skládání 4 bitů najednou. To je dáno tím, že dokáže vypnout magnetické pole vždy na ¼ své plochy. Gryllusˆ2 je pokročilejší verzí a dokáže manipulovat s více objekty než Isoptera.


Bity

Kouskům DPS, ze kterých se výsledné obvody skládají, autor výstižně říká bity. Bity samotné jsou právě ukázkou digitálních materiálů. Mají určitý počet zapojení a typů (jsou diskrétní), jsou rozebíratelné a jde z nich vytvářet široká škála obvodů.

Během vývoje systému elektronických digitálních materiálů bylo vyvinuto hned několik verzí bitů. Ve své práci Ing. Vojtěch Lapuník experimentoval s bity využívajícími čistě mechanického spojení a v pozdějších verzích přešel na bity s permanentními magnety. Permanentní magnety se využívají jednak pro spojení bitů dohromady, umožňují však také bitům reagovat na magnetická pole vyvíjená magnetickou platformou. Bity prošly vývojem, během kterého se experimentovalo s výškou magnetů, tloušťkou bitů samotných, či s tvarem spojovacích plíšků. Úpravou těchto parametrů se cílilo na co nejpřesnější a nejsnadnější spojení a rozpojení bitů.

 

Škála verzí bitů. Od prvního prototypu až k pokročilé verzi

Starší verze bitů s vyššími permanentními magnety a rozdílným typem plíšku pro jejich spojení

Novější verze bitů s nižšími permanentními magnety a vylepšeným plíškem pro jejich spojení. Fotografie: Ing. Vojtěch Lapuník

 

Na bitech se nachází předem definované vodivé cesty, které ovlivňují, jaké součástky se na ně mohou napájet a jak se mohou připojit k ostatním bitům, aby výsledný obvod fungoval.

Tak velká škála možností zapojení a kombinací součástek samozřejmě vytváří ohromné množství kombinací. Autor ostatně sám podotýká ve své práci: „Koncept digitálních materiálů ve výrobě DPS by nedostál svému potenciálu, kdyby uživatel musel magnetické platformě předat přesné informace, jaké bity jakým způsobem složit, aby vytvořily požadovaný obvod.“ Právě proto se velká část jeho práce zabývala návrhem algoritmu pro jejich skládání. Algoritmus navrhne složení bitů a řídící aplikace pro magnetickou platformu se postará o jejich složení.

 

Možné vodivé cesty na bitech. Grafika: Ing. Vojtěch Lapuník


Algoritmus pro skládání bitů

Digitální materiály samotné by nebyly ničím bez algoritmu, který je dokáže poskládat. Protože byl vývoj algoritmu pro samotnou práci Ing. Lapuníka velmi významný, pojďme si přiblížit, jak takový algoritmus funguje a jaké výzvy vznikají při snaze poskládat materiály s neuvěřitelným množstvím zapojení.

Pro účel navrhování DPS z bitů byl zvolen takzvaný genetický algoritmus, který funguje velmi podobně jako přirozený výběr v přírodě.

Pro automatické navrhování skládání bitů je možné využít i jiných metod než genetického algoritmu. Genetický algoritmus ovšem nevyžaduje tolik času na vývoj a jeho implementace je rychlejší, což ho pro účely testování činí skvělou volbou.

Na začátku genetického algoritmu se vytvoří několik možných řešení. Tato řešení mohou být náhodná, nebo jsou ovlivněna určitými vstupními parametry, kterými už na začátku můžeme určovat kvalitu prvních řešení. Řešením, s nimiž algoritmus pracuje, se říká populace. Ve druhém kroku dochází k selekci, kdy se vybírají jen ti nejzdatnější jedinci z populace (ta nejlepší řešení) a jedinci, kteří vykazují horší kvality, se vyřadí. Kvůli náhodě je možné, že dojde k vyřazení i kvalitnějšího jedince, šance pro jeho vyřazení je ale menší než u nekvalitního jedince. Pokud si přejeme určitá řešení rovnou posunout do dalšího kola, tak můžeme implementovat systém elit. Pokud určité řešení splňuje podmínky pro elity, tak automaticky postupuje do dalšího kola a nedochází k jeho náhodnému vyřazení. Po selekci v algoritmu dochází ke křížení těch nejlepších řešení. Každý potomek bude po křížení obsahovat polovinu informací od každého ze dvou rodičů. Tímto způsobem by měla postupně vzniknout nová řešení, která jsou lepší než jejich rodiče. Poslední krok – mutace – funguje jako pojistka, aby se algoritmus nezaseknul při nalezení nějaké extrémní hodnoty. Předchází tomu tak, že u několika náhodných řešení změní náhodnou část dat.

Aby algoritmus správně fungoval, je zapotřebí jeho optimalizace. Ing. Vojtěch Lapuník uvádí ve své práci: „Pro ideální odladění genetického algoritmu je zapotřebí nalézt vhodné hodnoty velikosti jedné populace, počtu jedinců označených za elitu, pravděpodobnost, že při selekci zvítězí kvalitnější jedinec, atd.“ Po mutaci přichází výpočet takzvané účelové funkce. Tady může buď algoritmus skončit, nebo naopak pokračovat a vytvářet nové iterace řešení problému, jak je znázorněno na následujícím obrázku.

Orientační schéma genetického algoritmu. Schéma: Ing. Vojtěch Lapuník

 

Výpočet účelové funkce slouží pro hodnocení nalezených řešení v dané populaci na základě předem nastavených kritérií. V tomto kroku je možné rozhodnout, zda se má algoritmus ukončit, pokud je při výpočtu zjištěna dostatečná kvalita nalezeného řešení. Dalšími možnostmi pro ukončení algoritmu je jeho ukončení po dosažení určitého počtu iterací nebo ukončení algoritmu poté, co již delší dobu kvalita nalezeného řešení nestoupá.

Takto probíhající jednotlivé kroky v genetickém algoritmu se mohou samozřejmě lehce lišit v závislosti na tom, jak je algoritmus napsaný a jaké metody využívá. Kvalita nalezených řešení se může zvyšovat podobně, jako v následujícím obrázku.

 

Obrázek znázorňující poměr mezi kvalitou jedince a počtem iterací při správně navrženém genetickém algoritmu. Modrá reprezentuje nejlepší nalezené řešení zatímco oranžová průměrnou kvalitu populace. Graf: Ing. Vojtěch Lapuník

 

Obrázek reprezentuje průběh genetického algoritmu využitého ve zmiňované práci. Kvalita řešení se hodnotí v rozmezí 0-1 kdy 1 je ta nejvyšší dosažitelná kvalita. Digitální materiály jsou ovšem opravdu obtížné, co se týče jejich automatizovaného skládání. Jejich obtížnost jednoduše vychází z nepřeberného množství možností, jimiž se takové materiály mohou na sebe zapojit. Během návštěvy na Fakultě elektrotechnické na Západočeské univerzitě v Plzni jsem mohl sledovat výpočet desky o rozměrech 2x2 bitu byla v aplikaci během jediné sekundy. To se někomu může zdát, jako relativně dlouhá doba, ale podle zmiňovaných výzkumu už tato malá deska o rozměrech 2x2 skýtá 40 310 784 možností, jak do sebe bity zapojit.

Výpočet této desky za použití vzorce Kc= (r*ts)Pb*Pb! by trval mnohem déle. Sám Lapuník vysvětluje:

Kje celkový počet kombinací, tje počet všech možných typů vodivých cest na jednom bitu, r je rotace, protože každý typ vodivé cesty může být rotován do čtyř různých směrů a Pb je celkový počet bitů na desce.“

Takový výpočet pro desku o rozměrech 2x2 bitu by trval 0,99 dne. Na desku o rozměrech 4x4 bitu by tímto přímým způsobem bylo zapotřebí 1,12*1028 let a v tomto případě si už ani genetický algoritmus nedokáže poradit s ohromným množstvím možností a nedobere se tak žádného výsledku.

Stejně, jako je tomu u evoluce, tak i tady hraje určitou roli náhoda. V předchozím obrázku bylo možné vidět průběh algoritmu, který našel řešení, jak bity poskládat během 254 iterací. Nicméně náhoda může negativně ovlivnit celý průběh algoritmu.

 

Analýza účelové funkce pro poměrně neúspěšný výpočet genetického algoritmu. Graf: Ing. Vojtěch Lapuník

 

V tomto případě se algoritmus dobral správného výsledku až po zhruba 6600 iteracích. Proč je tento jev možný vysvětluje Lapuník takto: „Zde je patrné, že algoritmus sice plní svou funkci a jedinci vytvoření algoritmem disponují nadprůměrnými vlastnostmi, ale za správné je označit nelze. Je to způsobeno tím, že i když je jedinec velmi blízko správnému řešení a k jeho úplné správnosti zbývá např. už pouze jedna jediná změna vodivé cesty na jednom bitu, tak počet proměnných, které se v takovém jedinci mohou změnit, je tak velké množství, že k potřebné změně dané vodivé cesty jen zřídka kdy dojde. Resp. dojde k ní s velmi malou pravděpodobností.“

Takové chování u nového systému digitálních materiálů může být samozřejmě očekáváno. Jak již bylo zmíněno, možností zapojení bitů je opravdu ohromné množství. S delším časem stráveným na vývoji bude jistě možné vyvinout metodu, která si dokáže s takovými materiály poradit a poskládá i složitější obvody.
Důkazem může být i to, že poté, co se genetický algoritmus ukázal jako nevhodný nástroj pro skládání složitějších obvodů, byla navázána spolupráce s Mgr. Lukášem Adamem, Ph.D. pod ČVUT a za pomoci celočíselného programování se podařilo složit obvod, který genetický algoritmus nedokázal vypočítat ani během 30 dní, za pouhých pár minut.


Aplikace

Ve své práci se Ing. Vojtěch Lapuník soustředil na rozšíření již existující aplikace pro řízení magnetické platformy. Aplikace MagNet, pro kterou bylo rozšíření navrhnuto, nabízí uživatelům možnost ovládat například, osvětlení, pohybovat s objekty po platformě pomocí joysticku, nebo myši a pohled na plochu magnetické platformy pomocí kamery.

Rozšíření této aplikace bylo pojmenováno DED, neboli Digital Electronics Designer. Jako první krok vyžaduje DED aby uživatel nahrál požadovaný netlist (seznam součástek a jejich počet). Uživatel může netlist nahrát hned pomocí 3 způsobů. Jeden slouží převážně na testování aplikace, takže uživatele budou zajímat hlavně dva zbývající způsoby. Prvním je vypsání netlistu v požadovaném formátu, který obsahuje hodnoty součástek a píše se do okna s názvem Request netlist. Pokud si uživatel neví rady, může kliknout na tlačítko Help, které mu netlist ukázkově vyplní a vysvětlí jeho formát. Druhý způsob je nahrání netlistu přímo z aplikace pomocí tlačítka Import. Zatím jsou podporovány pouze textové soubory s koncovkou .cir z programu PSpice. V budoucnu však můžeme očekávat podporu více typů souborů.

Po stisknutí tlačítka Calculate se v okně Output objeví výčet součástek použitých pro vytvoření obvodu a spolu s jejich unikátním ID. Také se spouští genetický algoritmus, který po čase vrátí řešení pro požadovaný obvod složené z bitů. Rozšíření DED pro aplikaci MagNet je možné vidět v následujícím obrázku.

 

Rozšíření DED v aplikaci MagNet. Grafika: Ing. Vojtěch Lapuník


Ještě před tím než se bity mohou začít skládat, musí se umístit na magnetickou platformu. To je zatím řešeno manuálně, ale v budoucnu by se o rozmístěni požadovaných bitů na platformu měl starat specializovaný stroj.

Skládání bitů může následně probíhat buď manuálně nebo automaticky. Manuální režim funguje jednoduše tak, že bity řídí pomocí myši nebo joysticku. V této činnosti určitě pomáhá kamera, která snímá plochu platformy v reálném čase. Automatický režim je zatím limitován kvůli tomu, že kamera snímající plochu platformy zatím nedisponuje rozpoznáváním obrazu v reálném čase. Kvůli tomu musí uživatel platformě nejdříve říci, kde se bity nacházejí. Uživatel musí vždy vybrat bit, kterému chce přiřadit souřadnice na platformě a následně na něj klikne v obrazu kamery. Potom už platforma ví, kde se každý bit nachází. Pak už stačí pouze stisknout tlačítko Start a sledovat jak se bity poskládají do vámi požadovaného obvodu.


Budoucí vývoj

Mezi hlavní snahy bude v budoucnu jistě patřit především výměna genetického algoritmu za algoritmus využívající celočíselného programování. Dále dojde k implementaci rozpoznávání obrazu v reálném čase pro úplnou automatizaci skládání bitů.

Důležitou součástí tohoto systému digitálních materiálů se v budoucnu také stane stroj pro umísťování bitů na magnetickou platformu a optimalizace skládání pro vyspělejší magnetické platformy jako Gryllusˆ2. Po optimalizaci pro pokročilejší magnetické platformy a implementaci rozpoznávání obrazu v reálném čase by platforma mohla složené bity už i rozkládat. Bylo by tak možné vytvořený DPS jednoduše upravit, opravit nebo úplně přeskládat.


Budoucnost elektronických digitálních materiálů


V budoucnu bychom navíc mohli vídat digitální materiály různých druhů na odlehlých místech, kde je potřeba šetřit surovinami a výrobní technologie jsou těžko dosažitelné. Mohou to být buď odlehlá místa na Zemi, případně i planety, kam se teprve chystáme. Jsou to místa, kde se cení opravdu každá surovina a tak je možnost jednoduché modifikace výrobků bez spotřeby dalších surovin naprosto esenciální.

Digitální materiály Ing. Vojtěcha Lapuníka by však mohly najít uplatnění ještě dříve. Tyto materiály ovšem zatím nebudou sloužit jako náhrada DPS. To podotýká i sám autor. „Cílem rozhodně nebylo vytvoření masové výroby DPS pomocí tohoto konceptu, ale pouze poukázání na fakt, že tato alternativa existuje a že může nabízet celou řadu benefitů.“ Uplatnění tedy nevidí jako náhradu DPS ve spotřebičích, ale například jako nástroj a platformu pro prototypování DPS. Tímto způsobem by bylo možné usnadnit navrhování DPS, udělat ho levnější a navíc automatizované, od návrhu až po výrobu. Samozřejmostí je také snížení produkce odpadu, který vzniká během prototypování DPS, protože se všechny dílky dají využít znovu a znovu. I takové by mohly být první krůčky digitálních materiálů do našich životů. 

 

 

13. 9. 2021

Komentáře

PŘEDMĚTAUTORDATUM

Zobrazit vše Zobrazit vybrané Vložit příspěvek




© Copyright 2013 Happy Materials, s.r.o.
Obsah časopisu je chráněn autorským zákonem.
Kopírování a šíření článků včetně fotografií bez souhlasu vydavatelství je zakázáno.
Design © Helena Jiskrová
Tvorba webu: NETservis s.r.o.