蟻人時代來臨？控制昆蟲大軍或可成真

科幻電影的英雄可以透過特殊裝置來控制螞蟻大軍，這項技術在科學家長時間的研究下，逐漸變得可能，其方法主要透過負載於昆蟲上的微型電路傳送無線訊號，對昆蟲進行遠端控制，並回傳蟲體獲得的訊息。微型電路可包含電池、通訊、刺激運動、生理與環境監控等功能。刺激昆蟲運動的模組主要以直接與間接電刺激為主，也可透過刺激昆蟲的其他感官來進行控制。昆蟲的群體運動方面，科學家則是將群體分為幾個小群體，每個小群體則配有一名領隊與多名跟隨者。單獨控制多名領隊並賦予不同任務，跟隨者則依照領隊導航前行。目前已開發出相關演算法，並成功控制群體移動。

撰文｜穿山甲

在漫威電影《蟻人》中，主角除了身體可以變大變小外，還能藉由頭盔上的裝置發送特殊訊號，指揮蟻群協力搬運物品、傳達訊息、搭建橋樑、騎乘運輸、甚至攻擊敵人等任務。這種電影場景看似科幻，實際上科學家真的開發出可以掛載於昆蟲身上，能遠端控制昆蟲行動的微型電路。這不僅讓我們變身蟻人又邁進了一步，也開啟通往控制昆蟲大軍的新世界。這項技術著實令人興奮不已，因為我們可以讓帶有微型攝像頭的昆蟲鑽進微小隙縫，進入救援隊難以抵達的災害現場，在瓦礫堆中搜尋受困民眾，也可透過負載的感測器偵測現場有無易燃或有害氣體，減少救援造成的額外傷亡，增加受困人員存活機率。軍事上，可以利用昆蟲體型小、不易察覺的優勢，深入前線化身隱形間諜，執行情蒐任務。在日常生活中，可以探索昆蟲的神經傳遞，以及肢體關節的應用，以仿生技術解決工程機構的難題。

微型晶片 行為控制

這些應用雖然帶給美好生活無限的想像情境，但實際技術上仍面臨許多挑戰，尤其是要如何讓功能齊全的控制模組配置到昆蟲身上，而不影響到昆蟲的自然行動，以及如何準確地下達指令，控制其運動行為與行進軌跡。

為了達成控制昆蟲的目標，相關學者首先研究了不同負重對於昆蟲運動模式的影響。雖然這與控制昆蟲的目的不同，但透露出負載於蟲體上晶片重量控制的訊息。拜半導體晶片技術發展所賜，現今已經可以製作出多功能、尺寸小、重量輕的晶片模組，增添了負載的可行性。接下來就是在昆蟲身上配置感測模組，用以紀錄昆蟲運動時，對應的生理特徵反應，以釐清運動模式、神經刺激與肌肉反應等訊息。

瞭解昆蟲運動與生理機制後，即可依照相關資訊，設計一套微型電路，負載於蟲體背部形成半機械昆蟲 (Cyborg Insect) 架構，如圖1所示。這套微型電路必須搭載電池以確保晶片的持續運作，甚至有研究指出可以透過昆蟲本身的運動充電維持能源。還需配備基本的藍芽、WiFi或行動通訊等，相關訊號傳送與接收模組，藉以遠端操控與訊息接收。最後關鍵的核心部分，就是在於能夠控制昆蟲運動的神經刺激模組。這類似人體做復健電療時，可以透過電流刺激運動神經使肌肉收縮那般，我們也可以透過微小電流刺激昆蟲肌肉，來控制行走方向、飛行模式或腿部跳躍。這些刺激電極可以非侵入或侵入方式植入蟲體上，有些研究甚至可以在昆蟲的變態階段過程進行植入。另一種方式則是間接地透過感官刺激達成，例如可以刺激蟑螂的觸角，來控制向左或向右移動。雖然多數的研究都是以直接或間接地對昆蟲作電刺激為主，但也有學者嘗試其他種刺激模式，例如，可以壓電或表面電漿發熱來刺激昆蟲運動、用植入的光波導陣列控制蜻蜓、用熱敏脂質體使昆蟲腿部放鬆等，每種方法各存在優缺點。

在技術層面允許之下，可以再加裝生理監測功能，實時監控昆蟲的心跳與運動行為，確保昆蟲不會因為人為的過度控制而發生疲勞症狀，畢竟員工可是公司的最大資產。除此之外，可是情況為晶片附加溫溼度、氣體感測與視覺模組等環境監測功能，提升昆蟲執行任務時的額外訊息獲取來源。

群體控制 行動整合

實現了單一個體的操控，科學家馬上意識到昆蟲除了體型小，另一個優勢就是族體足夠龐大。假使想如同「蟻人」般，可以操控整個昆蟲群體，而非進行單獨個體的控制，則需要更深入的整合技術。雖然我們也可以像對單一個體操控般，一次性操控多個體乃至群體。但面對數量龐大的多數個體，後端需花費資源非常龐大，控制不良行為模式就會過於單一，也容易被發現異狀。此外，每隻昆蟲都存在個體差異，這使得協調整個群體更加困難。

時至今日群體控制的研究仍然較少，近期在《自然通訊》發表的一篇研究，透過機械學習嘗試發展新的演算法框架來調整昆蟲的行進模式，從而控制群體行動，讓其呈現集體的移動趨勢或散亂分布。其主要原理是先將昆蟲分出多個群體，每個群體配有一位領隊與若干位跟隨者。領隊會被賦予明確的目標位置，跟隨者則根據領隊位置，呈現自由移動與朝向群體移動。在領隊不可見時，跟隨者會被觸發指令朝向領隊移動，以保持群體的凝聚力。領隊可見或附近有足夠多個體時，則讓昆蟲依本能自由移動，彼此間可以保持距離且自行繞過其他個體，不讓個體間發生碰撞或糾纏在一起。自由移動的方法可以潛在地提高群體越過障礙物和地形的效率，減少對昆蟲的電刺激，防止昆蟲習慣刺激，亦可以節省電池的使用，使高半機械昆蟲的使用壽命。該研究也嘗試以傳統的演算法，讓昆蟲彼此靠近時，以刺激強迫彼此分離，但這種演算法反而讓昆蟲無法分離，並會糾纏在一起，導致彼此間造成傷害。該研究證實新的演算法可減少了約 50% 的控制干預，並解決了昆蟲被卡住或困在障礙物中等先前的問題。這種方式將有助於城市搜救任務和基礎設施檢查，若使用傳統的機器人，則可能因為狹窄空間與不可預測環境，使機器人的效率降低，該研究為未來的昆蟲群體控制開啟了新途徑。

參考文獻

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