Saya akui: jika saya melihat sarang lebah, saya mundur—madu segar terkutuk. Tapi sebagian diriku juga terpesona. Sarang lebah adalah prestasi rekayasa yang luar biasa. Terbuat dari bahan dari kuncup pohon hingga lilin yang dikunyah, kawanan lebah menyimpan bahan mentah ini ke dalam sarang lebah yang padat—masing-masing merupakan mahakarya geometris—sambil terbang di udara.
Sebaliknya, konstruksi manusia jauh lebih terikat pada daratan. Buldoser, compactor, dan mixer beton sangat efektif, dan mereka telah menjadi tulang punggung untuk membangun infrastruktur kami. Tapi mereka juga besar, berat, dan membutuhkan jalan atau sarana transportasi lainnya. Hal ini melumpuhkan kemampuan mereka untuk secara cepat merespon bencana alam di pulau-pulau dan lokasi terpencil lainnya yang membutuhkan bantuan cepat, terutama setelah keadaan darurat.
Sayangnya, kami memiliki contoh iklim yang semakin sering. Erosi jalan yang drastis akibat kebakaran hutan yang mengamuk. Jalan raya dan jembatan yang ambruk setelah terendam air akibat banjir dan angin topan. Bulan ini, bahkan saat sebagian Puerto Riko masih belum pulih dari Badai Maria, banyak rumah sekali lagi dibanjiri oleh Badai Fiona.
Apakah ada cara agar kita dapat dengan cepat membangun tempat perlindungan—atau bahkan rumah—di daerah yang sulit diakses dan mengatasi keadaan darurat ini dengan lebih baik?
Minggu ini, tim dari Imperial College London mengambil inspirasi dari lebah dan merekayasa kohort drone otonom bahwa 3D mencetak struktur yang dirancang. Mirip dengan sarang lebah, setiap drone bertindak secara independen, tetapi mereka bekerja sebagai sebuah tim. Seluruh armada dijuluki Aerial Additive Manufacturing (Aerial-AM).
Berperan seperti lebah, masing-masing drone memiliki peran yang berbeda-beda. Beberapa adalah pembuatnya—dijuluki BuilDrones—yang menyimpan material saat mereka terbang. Lainnya adalah ScanDrones, yang bertindak sebagai manajer yang terus-menerus memindai build saat ini dan memberikan umpan balik.
[Embedded content]
Dalam beberapa pengujian, armada tersebut mencetak beberapa struktur—menggunakan bahan dari busa hingga cairan seperti semen—hingga akurasi milimeter dengan pengawasan manusia yang minimal. Ini masih jauh dari halus 3D rumah cetak, dan lebih seperti percobaan pertama anak-anak di tembikar. Beberapa struktur menyerupai menara yang belum sempurna; lainnya, keranjang anyaman.
Yang mengatakan, kita mungkin cara dari jembatan pencetakan 3D dengan cepat untuk mengevakuasi orang dari badai tropis yang akan datang. Tetapi penelitian menunjukkan langkah menuju kemungkinan itu. “Aerial-AM memungkinkan pembuatan dalam penerbangan dan menawarkan kemungkinan masa depan untuk membangun di lokasi yang tidak terbatas, di ketinggian, atau sulit diakses,” kata para penulis.
Konstruksi Robot
Menggunakan robot untuk membantu konstruksi bukanlah hal baru. Namun berkat algoritme yang semakin canggih, mereka menjadi alat yang berguna dalam bisnis infrastruktur. Satu ide adalah untuk membantu tugas-tugas seperti menyelesaikan drywall, secara dramatis mengurangi waktu yang dibutuhkan. Lain adalah untuk memerangi kekurangan perumahan yang mengganggu kita semua. Dalam beberapa tahun terakhir, rumah cetak 3D melejit dari fantasi menjadi kenyataan—dari rumah mungil cantik untuk multi-kamar rumah terjangkau.
Namun yang kurang adalah akses teknologi ke daerah pedesaan. Bayangkan jalan tanah yang berlubang, bergelombang di hari yang cerah dan mimpi buruk berlumpur setinggi pergelangan kaki setelah hujan deras. Gambar roda terjebak dalam beberapa inci lumpur, tanpa cara untuk menggali sendiri selain sekop. Sekarang pikirkan tentang mengangkut printer 3D besar atau robot konstruksi lainnya ke lokasi darurat itu.
Tidak ideal, ya? Daripada melawan bumi dan gravitasi, mengapa tidak terbang?
Menghadapi Badai
Terinspirasi oleh lebah, tim yang dipimpin oleh Dr. Mirko Kovac di Imperial College London, terbang ke angkasa. Ide mereka menyatukan pencetakan 3D dengan drone yang mengatur sendiri, yang dengan mulus membangun "sarang lebah" dari cetak biru yang telah diprogram sebelumnya.
Ide utamanya bergantung pada kemampuan kita untuk membentuk bahan tertentu sesuka hati—seperti meremas Play Dough atau menumpuk Lego. Proses ini memungkinkan kita secara fleksibel membentuk material ke dalam desain geometris yang berbeda, dan dijuluki "manufaktur aditif tanpa henti" (saya tahu, jadi hanya "AM").
Ini dimulai dengan apresiasi pembangun yang terbang bebas di alam liar. Ambil tawon. Meskipun bukan makhluk yang paling ramah (berbicara dari beberapa sengatan menyakitkan), mereka agak luar biasa karena mereka sangat efisien dalam menavigasi jalur mereka untuk mengeluarkan bahan bangunan. Ini seperti seorang tukang kayu terbang yang membangun lemari dengan mulus dengan sekelompok orang—suatu prestasi luar biasa yang masih coba dipahami oleh para ilmuwan.
Di sini, tim bertanya apakah mungkin untuk mencapai kecakapan teknik yang sama dengan segerombolan robot yang lebih kecil. Ini adalah masalah yang sulit—kebanyakan pendekatan sebelumnya hanya pada “tahap eksplorasi awal,” kata tim, dengan “ketinggian operasional yang terbatas.”
Solusi mereka adalah perangkat lunak, kerangka kerja Aerial-AM yang memanfaatkan ide-ide teknik sebelumnya dan preseden alami sehingga setiap drone dapat bekerja secara paralel sebagai kawanan. Drone juga harus bertindak sebagai printer 3D yang setia saat dalam penerbangan, menyiarkan lokasi dan aktivitas mereka ke tetangga mereka (sehingga tidak ada "lapisan es" tambahan pada struktur). Masing-masing kemudian diperlengkapi untuk menavigasi wilayah udara—tanpa menabrak satu sama lain—dengan campur tangan manusia yang terbatas. Akhirnya, tergantung pada struktur yang diberikan, mereka dengan hati-hati memeras bahan ringan seperti busa atau campuran semen yang dapat dicetak, berdasarkan instruksi.
Otak di balik operasi ini adalah Aerial-AM, yang menggabungkan fisika dengan AI untuk memprogram dua jenis platform robot udara yang berbeda. Salah satunya adalah BuildDrone, yang secara mandiri menyimpan materi apa pun berdasarkan pemrogramannya. Yang lainnya adalah ScanDrone, bot kontrol kualitas yang memindai konstruksi yang sedang berlangsung dengan visi komputer. Seperti manajer di lokasi konstruksi, ini memberikan umpan balik ke drone konstruksi dengan setiap lapisan yang disimpan.
Prosesnya tidak sepenuhnya dijalankan oleh robot. Supervisor manusia dapat memanfaatkan fase strategi manufaktur—yaitu, cara terbaik untuk mencetak bahan—dan fase manufaktur. Sebelum mencetak, tim menjalankan simulasi untuk menghasilkan "cetakan virtual" menggunakan tiga atau lebih drone.
Sebagai bukti konsep, tim menantang platform pencetakan 3D mereka, Aerial-AM, dengan beberapa bentuk dan bahan. Salah satunya adalah silinder dengan tinggi lebih dari 6.5 kaki, dicetak dengan lebih dari 72 lapisan bahan yang terbuat dari busa poliuretan. Jenis lain dari BuilDrone dioptimalkan untuk campuran seperti semen, yang membuat silinder tipis setinggi hampir empat kaki.
Untuk tes terakhir, enam drone membantu membangun permukaan parabola—bayangkan bidal. Berdasarkan data tersebut, penelitian kemudian menjalankan beberapa simulasi, menanyakan bagaimana skala struktur dan jumlah robot mengubah pembangunan akhirnya.
Secara keseluruhan, gerombolan konstruksi terlihat sangat mudah beradaptasi, tidak hanya untuk skala dan struktur tetapi juga untuk ukuran populasi robot. Bahkan ketika jumlah robot potensial meningkat, mereka mengoptimalkan jalur mereka untuk menghindari tabrakan, seperti koki di restoran yang ramai selama jam sibuk.
Pasukan drone belum siap untuk prime time. Untuk saat ini, mereka hanya ditunjukkan untuk membangun struktur skala kecil. Tapi tim berharap. Kerangka kerja Aerial-AM dapat mencetak berbagai jenis struktur dalam tarian multi-robot tanpa kemacetan. Ini menunjukkan "adaptasi dan redundansi robot individu," kata tim.
Meskipun hanya langkah pertama, ini adalah pekerjaan yang memperkuat kelayakan drone sebagai pekerja konstruksi udara—yang suatu hari nanti bisa menyelamatkan nyawa dengan terbang ke wilayah berbahaya. “Kami percaya armada drone kami dapat membantu mengurangi biaya dan risiko konstruksi di masa depan, dibandingkan dengan metode manual tradisional,” kata Kovac.
Kredit Gambar: University College London, Departemen Ilmu Komputer/Dr. Vijay M. Pawar & Robert Stuart-Smith, Laboratorium Manufaktur Otonom
