記者吳立言／綜合報導
日本研究團隊正為「賽博蟑螂」加入更高程度的自主判斷能力。最新研究利用 AI 分析蟑螂的心跳、神經訊號與身體動作，讓昆蟲能辨識周遭危險環境，並依據自身反應調整行動，實驗中的危險環境辨識準確率最高達 93%，未來可望應用於地震、火災等災害現場。
▼大阪大學教授森島圭祐領導的國際研究團隊開發賽博蟑螂。（圖／大阪大學）
根據《日經亞洲》報導，傳統賽博昆蟲主要由人類操作者遠端控制，透過安裝在昆蟲身上的電極、感測器與通訊設備改變移動方向，同時蒐集狹窄或危險區域的現場資訊。
AI 分析蟑螂生理訊號
由大阪大學教授森島圭祐領導的國際研究團隊，則進一步開發「昆蟲協同迴路」。研究人員在蟑螂背上安裝裝置，持續測量心跳、神經訊號與身體運動，再交由 AI 分析，藉此判斷蟑螂可能遭遇的外部環境。
團隊將搭載系統的蟑螂放入紫外線、化學物質與高溫等 5 種不同環境中測試，最佳 AI 模型的辨識準確率達 93%，研究人員也成功引導蟑螂逃出迷宮。
目標進入地震與火災災區
研究團隊希望利用昆蟲對外部刺激產生的生理反應，協助判斷災區環境。以倒塌建築為例，內部可能存在高溫、有毒氣體或其他危險因素，小型昆蟲可進入一般人員與大型機器人難以抵達的狹窄空間。
賽博昆蟲也已開始進行實際災區測試。新加坡南洋理工大學與日本研究團隊開發的系統，曾在 2025 年緬甸地震後投入測試，但積水環境仍是主要限制之一。
賽博昆蟲水下可活動 3 小時
為解決水下活動問題，研究團隊另外開發可直接向昆蟲供氧的裝置。實驗顯示，搭載系統的昆蟲最長可在水下潛行約 3 小時，未來仍將持續改善供氧技術，延長水下作業時間。另一方面，災區的鋼筋混凝土結構也可能造成無線通訊訊號不穩定，研究人員目前正根據實地測試結果持續改善系統。
昆蟲觸角也能成為無人機感測器
除了直接改造活體昆蟲，日本信州大學研究團隊則嘗試將蠶蛾觸角安裝到無人機上，作為氣味感測器。研究人員利用凝膠電極讀取觸角接觸氣味後產生的電訊號，裝置運作超過 7 小時後，仍能維持超過 90% 的峰值性能。
研究團隊未來也計畫研究對人體氣味有反應的蚊子觸角，目標是在未來數年內安裝到無人機上，協助災區搜尋受困人員。
精彩短影
