机器人|软机器人的一个具有挑战性的方面是拥有软板载内存生物降解|存储器|传感器

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最先进的软传感器只关注很少的传感模式，例如温度和压力.执行探索和生成基于感知的反应所需的软传感器需要能够嵌入多种感知模式，正如神经模拟架构所建议的那样。这种要求对记录、处理和生成响应提出了新的挑战使用最少的时间和精力。为此，机器学习是一种灵活的工具，可以从大量数据中提取和组织信息。特别是，施等人考虑加固学习是开发闭环控制的有力工具。

软机器人的另一个具有挑战性的方面是拥有软板载内存。软机器人仍然通常与控制和为机器人供电的硬电子元件连接。然而，作为软传感器的软存储器将允许使用环保材料，从而减少引入海洋的电子垃圾。正如最近软机器人技术的趋势所表明的那样，利用车载存储器的数字流体逻辑原理将减少记录数据的能量支持问题，并减少由海上资产周围的电子设备构成的火灾危险。

开发存储器使用这些流体逻辑门可能非常复杂，而且笨重。流体S-R锁存器是最接近的例子一个软存储设备。内米兹等人开发了一种带有双稳态膜的软非易失性存储设备，可以在软材料中永久存储二进制信息。这种软存储设备允许将信息写入内存，以及擦除存储的信息。根据加来等人的说法，硫属化物是为软机器人提供板载记忆能力的潜在来源。硫属化物是一种天然半导体，也被称为相变材料，在具有高开关速度和循环耐久性的非易失性存储器件方面继续受到关注。

硫属化物是非易失性存储器件的良好候选者，因为它们的相变特性，它们可以通过热退火从非晶结构变为多晶结构。这种相变显着增加了它们的电导率并导致光学变化，从而使它们能够用作非易失性光学存储材料。达斯古普塔等人证明了硫族化物在软基材聚二甲基硅氧烷上的整合，其中这种整合显示了将此类材料用于软机器人系统的板载内存。软机器人的身体通常由聚合材料制成。

鉴于人们越来越关注塑料材料在海洋和淡水环境中的积累，特别是考虑到其毒性和许多石油基聚合物的持久性，在水生环境中大规模部署人造机器人并没有进一步加剧普遍的塑料污染问题，这一点很重要。每年有4.8到1270万吨塑料垃圾最终进入世界海洋，从深海平原到极地地区，几乎所有地方都报告了塑料污染。石油基塑料无处不在。它们构成了一种低成本、多功能、有弹性的制造材料。

但它们的生物降解性非常低，并且在环境中持续存在数百年。因此，天然和可生物降解的材料应始终优于合成聚合物，这标志着环境影响和技术性能之间的折衷。环保聚合物正在成为最常见的“传统聚合物”的替代解决方案。然而，生物基材料并不总是被归类为生物基材料。可分级的。一些以可堆肥或可生物降解的形式销售的产品在释放到环境中时并不总能达到显着的降解率。

【机器人|软机器人的一个具有挑战性的方面是拥有软板载内存】切塞拉丘等人估计，他们获得专利的淀粉基聚合物将在3-6周内在地中海水域降解，但除此之外，人们对传统聚合物和生物基聚合物在自然环境中的实际降解时间知之甚少。大多数信息来自实验室测试；然而，自然环境中的细菌和物理化学条件可能与工业堆肥厂中的条件大不相同。因此，可氧降解和可堆肥聚合物的实际降解速率通常比预期的要慢得多。理想情况下，选定的聚合物应符合海洋环境中生物降解性的国际标准。一个例子是CARTHE联盟最近设计和大规模部署的可生物降解海洋漂流物。