在机器人学领域，长期以来，研究人员一直致力于复制甚至超越自然界生物所展现的自主性。然而，当前大多数机器人系统的设计实践却与自然界中生物体结构、材料与控制的协同进化形成鲜明对比——它们通常将结构、材料和控制器分开设计。这种分离不仅常导致性能次优的设计，也限制了我们对于各个设计要素的个体贡献以及它们之间联合效应的深入理解。
为了应对这一挑战，研究人员提出了COSMIC（Concurrent Optimization of Structure, Material, and Integrated Control）框架。这是一种基于梯度的协同设计方法，能够同时优化桁架结构机器人的拓扑构型、材料分布以及控制策略。该框架的核心创新在于将混合类型的拓扑变量和材料变量嵌入到一个连续的设计空间中，并整合了神经网络控制器与可微物理模拟器。通过自动微分技术，框架可以高效地计算梯度，从而精确捕获结构、材料与控制之间的复杂相互作用。
为了有效地搜索高度非凸的设计空间，COSMIC框架采用了约束优化方法，实现了对所有设计实体（结构、材料、控制）的联合优化。在多个案例研究中，该框架一致地发现了多样化的运动策略，且性能显著优于通过传统分离设计方法获得的基线方案。此外，该框架表现出良好的灵活性，能够适应不同的功能需求和边界条件。
利用这一框架，研究团队进一步提取了设计洞见，揭示了不同设计要素对机器人性能的个体影响和联合效应。COSMIC框架为机器人系统的自主协同设计奠定了计算基础，支持重构、移动以及其他复杂的自主行为。该研究有望推动机器人设计从分离式向整体式、高效化和智能化的方向演进。