俞江帆教授团队再发Science Advances，本年度Science子刊两连发

近日，我院微纳机器人中心主任、香港中文大学（深圳）理工学院的俞江帆教授团队与多伦多大学孙钰教授团队合作在 Science Advances 发表题为“Gravity-resisting colloidal collectives”的文章。

这是继不久前在 Science Advances 发文，提出一种微米机器人集群的驱动策略，实现了高选择性定域栓塞后，俞江帆教授团队本年度第二次在 Science Advances 发表文章，体现了团队研究方向的前沿性和卓越的科研实力。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ade3161

01

期刊介绍

Science Advances 是美国科学促进协会（AAAS）的多学科期刊，Science 子刊。在几乎所有科学领域发表有世界级影响力的研究论文和评论。Science Advances 通过扩展 Science 杂志的能力来支持 AAAS 的使命，以识别和促进科学和工程在广泛领域的重大进展。Science Advances 最新影响因子为14.98，JCR 分区 Q1。

02

研究背景

微纳机器人凭借其可控性与可修饰性等优势，在医学工程和纳米工程等领域有广阔的应用前景。受自然群体集群智慧的启发，微纳米颗粒在外场能量驱动下（磁场、超声波、光、化学信号等）可生成多种形态的微纳米集群，可构成功能性材料和系统，如智能材料和光学晶体，并适用于催化、纳米工程、靶向递送和治疗等。受限于重力与颗粒之间的相互作用，实现微纳米机器人集群垂直方向的自组装仍具有挑战。这项工作实现了以磁性微米颗粒为基础单元的微集群的逆重力自组装。该集群能自由变化其高度、倾斜度，并执行运动，同时还能通过基础单元的互相合作克服环境对单个微型机器人的运动限制。

03

研究方法

作者通过实验和仿真分析了磁性颗粒的相互作用，并提出了一种可生成垂直颗粒集群的策略。作者还阐明了颗粒间的垂直相互作用、中间体之间的吸引力、及粒子空间位置可重构性在自组装中的必要性，并设计了符合上述条件的双轴振荡磁场，用其诱导颗粒抵抗重力形成垂直集群（图1）。

图1. 垂直集群的自组装过程

在无磁场的情况下，该集群在重力影响下散落（图2）。反之在磁场的驱动下，颗粒间产生的时变相互作用赋予它们抵抗重力的能力，即使在集群倾斜的状态下也可以维持抗重力的特性（图3）。作者通过仿真，分析了颗粒中间体结构和磁场强度的关系，并展示了集群的高度可通过调整磁场进行操纵（图4）。基于集群的重构特性，作者实现了集群的相互融合（图5）。

图2. 无磁场下的集群散落

图3. 集群的80度倾斜过程

图4. 集群的高度重构过程

图5. 集群的受控合并

在对集群的流体动力特性分析中，实验和模拟结果显示集群内的颗粒运动引起了时变和速度分布不对称的流动，从而生成了涡流。作者接着分析了磁场角度和方向对于集群的影响，发现了该集群可实现爬坡、逆流和狭小空间中的自适应运动（图6）。颗粒间的相互作用力也赋予了集群跨越障碍物和裂缝的能力（图7）。同时，集群之间也具有合作的能力，克服了环境对单个集群的运动限制，可实现如攀上阶梯和跨越裂缝等运动（图8）。此外，该集群也可用于控制微管道中的进光量（图9）。

图6. 集群的运动

图7. 集群间互相合作跨越障碍物和裂缝

图8. 集群间互相合作攀上阶梯和跨越裂缝

图9. 集群控制进光量

04

研究结论

本文揭示了颗粒间相互作用和颗粒空间位置可重构性对于抗重力动态集群在垂直方向上自生长的重要性。作者提出的策略为颗粒沿垂直方向的动态自组装提供了原型范例，并展示了颗粒之间产生了类似蚁群的智能群体行为。本文所提出的策略可与其他形式的物理相互作用结合，以促进胶体自组装的研究，实现具有功能性的微纳米系统。

05

作者简介

本文共同通讯作者为香港中文大学（深圳）助理教授、我院微纳机器人中心主任俞江帆教授。

俞江帆教授是香港中文大学（深圳）助理教授、香港中文大学（深圳）校长青年学者、深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）微纳机器人中心主任。他入选了2021年国家海外高层次青年人才项目（海外），并担任中国微纳技术学会微纳米机器人分会理事。研究领域主要集中在微纳米机器人和医疗机器人领域，包括其材料设计、基础理论建模、优化驱动控制、及对口生物医学应用。至今发表了超过40篇顶级期刊及会议文章，包括Science Advances、Nature Communications、IJRR、T-Ro、T-Mech、和ACS Nano等。其中数篇期刊论文被ESI收录为高引用论文，并被Science、Nature、CNN等国际机构报导。俞教授获得了多个有影响力的奖项，包括吴文俊人工智能科技奖自然科学奖二等奖（2022）、百度全球华人AI青年学者（2022）、福布斯30 under 30（2021）、Nature Communications评选的物理学50强文章（2018）、T-Mech最佳论文奖入围（2019）、香港青年科学家入围奖（2018）等。他担任 IEEE RA-L 的副编辑、Frontiers in Robotics and AI 的客座编辑，International Conference on Ubiquitous Robots 2019、2021、2022的副编辑，以及包括Science Robotics, TRO, TMECH在内的多个顶级期刊和会议的审稿人。

本文第一作者：刘俊辉

刘俊辉，本科毕业于香港城市大学，多伦多大学孙钰教授团队博士生。2021年起，作为访问学生在香港中文大学（深圳）理工学院俞江帆教授团队进行全职研究。主要研究方向为微纳米机器人的结构设计、工作机理、驱动模式以及医疗机器人。

本文共同一作：陈辉

陈辉，硕士毕业于哈尔滨工程大学，现于香港中文大学（深圳）理工学院俞江帆教授团队攻读博士学位。主要研究方向为微纳米机器人集群的结构设计、驱动方式和智能控制方法及其生物医学应用。

* 相关图文内容由论文作者提供

相关阅读：