科学者がロボットを遠く離れた場所、つまり地理がまったく知られておらず、おそらく人が住みにくい場所に探検に行かせたいと考えていると想像してください。
ここで、最初にそのロボットを設計し、それが適切であることを期待して送り出すのではなく、代わりに、到着後にどのような種類のロボットが必要かを判断し、次のようなロボットを構築するロボット製造テクノロジーを送り込んだと想像してください。ロボットの構築に使用できる ロボットの構築に使用できる ロボットの構築に使用できる ロボットが到着し、構築した後、新しい環境に適応するために進化し続けることができるようになると、不要になります。
それはまさに私と共同研究者が取り組んでいることであり、ロボットの作成、再生、長期にわたる進化を可能にする根本的な新技術であり、ロボットの設計と製造が人間ではなく機械の仕事になる技術です。
工場、病院、家庭など、ロボットはすでに私たちの周りに存在しています。
しかし、エンジニアの観点から見ると、家を掃除するための棚積みロボットやルンバを設計するのは比較的簡単です。
私たちは彼らが何をしなければならないかを正確に知っており、彼らがどのような状況に陥るか想像することができます。
したがって、私たちはこれを念頭に置いて設計しています。
しかし、そのロボットを、私たちがほとんど、あるいはまったく知識のない場所に送り込んで操作させたい場合はどうすればよいでしょうか?
たとえば、人間を送り込むのが安全ではない原子炉内の遺産の廃棄物を浄化したり、海底の海溝深くで鉱物を採掘したり、遠く離れた小惑星を探索したりすることはどうでしょうか？
小惑星に到達するまでに何年もかかった人間が設計したロボットが、突然、サンプルを採取するために穴を開けたり、崖をよじ登ったりする必要があることに気づいたのに、適切な道具や適切な道具がなかったら、どれほどイライラするでしょうか。そのための移動手段は？
代わりに、ロボットが生活し、働く必要がある環境でその場でロボットを設計し、最適化できるテクノロジーがあれば、何年もの無駄な労力を節約し、ロボットが生活する環境に独自に適応したロボットを製造できる可能性があります。自分自身を見つけます。
したがって、このテクノロジーを実現するために、私たちは自然に助けを求めてきました。
私たちの周りには、与えられた環境で繁栄できるように賢明な適応を進化させた生物種の例が見られます。
たとえば、キューバの熱帯雨林では、人間が設計したパラボラアンテナのような形の葉を進化させた蔓植物が見つかります。
これらの葉はコウモリが発する信号を増幅することでコウモリを花に誘導し、受粉を改善します。
ロボットが生物と同じように進化できるように、進化の人工的なバージョンを作成できたらどうなるでしょうか?
私は、自然界で観察されたものを単にコピーする技術であるバイオミミクリーについて話しているのではありません。
私たちが利用したいと考えているのは、進化の創造性を利用して、地球上では観察されていない、人間の技術者が思いつかなかった、あるいは想像すらできなかったようなデザインを発見することです。
理論的には、この進化的設計技術は、遠く離れた場所でも完全に自律的に動作する可能性があります。
しかし同様に、それは人間によって導かれる可能性があります。
私たちが干ばつ耐性や味などの特性を求めて植物を品種改良するのと同じように、人間のロボット育種者は、特定の特性（たとえば、狭い隙間をすり抜ける能力）を備えたロボットを生産するように人工進化を導くことができるかもしれません。
あるいは、低エネルギーで動作する可能性があります。
この人工進化という考え方は、コンピューター プログラムを使用して生物学的進化を模倣し、時間の経過とともに問題に対するより優れた解決策を生み出すというもので、実際には新しいものではありません。
実際、人工進化、つまりコンピューター内で動作するアルゴリズムは、テーブルからタービンブレードに至るまであらゆるものを設計するために使用されてきました。
2006 年には、NASA は人工進化によって設計された通信アンテナを備えた衛星を宇宙に送り込みました。
しかし、ロボットを進化させることは、実際にはテーブルなどの受動的物体を進化させることよりもはるかに困難です。ロボットが周囲の世界の情報を理解し、それを適切な行動に変換するには、身体だけでなく脳も必要だからです。
では、どうすればよいでしょうか?
驚くべきことに、進化に必要な要素は 3 つだけです。
いくつかの身体的差異を示す個人の集団。
子孫が親からいくつかの形質を受け継ぎ、場合によっては突然変異によって新しい形質を獲得する生殖方法。
そして最後に、自然選択の手段です。
したがって、これら 3 つの要素を複製して、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせてロボットを進化させることができます。
最初のタスクは、DNA のデジタル バージョンを設計することです。
つまり、ロボットの脳、体、感覚機構、移動手段を記述するデジタル設計図です。
ランダムに生成されたこれらのブループリントのセットを使用して、この進化のプロセスを開始する 10 体以上のロボットの初期集団を作成できます。
私たちは、人間の支援を必要とせずに、デジタル青写真を取得して物理的なロボットに変えることができるテクノロジーを設計しました。
たとえば、3D プリンターを使用してロボットの骨格を印刷し、工場でよくあるような自動組立アームを使用して、頭脳として機能する小型コンピューターを含む電子部品や可動部品を追加します。
そして最後に、3D プリント ロボットの作成に使用できるロボットを設計しました。
頭脳として機能する小型コンピューターも含まれます。
そして、この脳がロボットの新しい体に適応できるようにするために、私たちは製造されたすべてのロボットを幼稚園に相当する場所、つまり生まれたばかりのロボットが小さな子供と同じように運動能力を磨くことができる場所に送ります。
自然選択を模倣するために、私たちはこれらのロボットのタスクを実行する能力に基づいてスコアを付けます。
そして、これらのスコアを使用して、どのロボットが再現するかを選択的に決定します。
再生メカニズムは、選択した親ロボットのデジタル DNA を混合して、親から特性の一部を受け継ぎながら、場合によっては新しい特性も示す子ロボットの新しい設計図を作成します。
そして、この選択と生殖のサイクルを何度も繰り返すことで、生物進化でよく観察されるのと同じように、各世代が前世代よりも改良され、ロボットの形状が徐々に最適化される、次世代のロボットを育成できることを期待しています。そして、自分の仕事や置かれている環境に対する彼らの行動。
さて、これらすべては、時には数千年かかる生物学的進化よりもはるかに速い時間枠で起こりますが、現代社会で人工物を設計して生産するのに予想される時間枠という観点から見ると、それでも比較的遅いです。
これは主に 3D プリントプロセスによるもので、ロボットの複雑さや形状によっては 1 台あたり 4 時間以上かかる場合があります。
しかし、実際に作る必要がある物理的なロボットの数を減らすために、人工的な進化のプロセスを助けることはできます。
私たちは、コンピューターのシミュレーション内で製造されたすべてのロボットのデジタル コピーを作成します。
そして私たちは、この仮想ロボット集団が進化することを可能にします。
さて、シミュレーションは現実世界をあまり正確に表現していない可能性が非常に高いですが、ロボットのモデルを数時間ではなく数秒で作成してテストできるという利点があります。
したがって、このシミュレートされたテクノロジーを使用すると、さまざまな形状やサイズ、さまざまな感覚構成のさまざまなタイプのロボットの可能性を迅速に調査し、実際にロボットを作成する前に、各ロボットがどれほど役立つかを大まかに見積もることができます。
そして、物理的なロボットが仮想の従兄弟の 1 人と繁殖できる新しい形式の繁殖を可能にすることで、シミュレーションで発見された有用な特性がすぐに物理的なロボットの個体群に広がり、そこでさらに改良されると私たちは予測しています。その場で。
SFのように聞こえるかもしれませんが、実は深刻な点があります。
私たちは、これまで説明したテクノロジーがロボットの設計に役立つこと、たとえば人間を派遣するのが危険な状況で機能したり、系外惑星探査という科学的探求を支援したりするのに役立つことを期待していますが、もっと現実的な理由があります。人工進化を考慮すべきだ。
気候変動が加速するにつれ、環境負荷を削減するために、地球上のロボット設計へのアプローチを根本的に再考する必要があることは明らかです。
たとえば、低エネルギーで動作し、修理可能でリサイクル可能な持続可能な素材で作られたロボットの新しいデザインを作成します。
この新世代のロボットは、私たちが過去に見てきたロボットとはまったく似ていない可能性が非常に高いです。
しかし、まさにそれが、人工進化が役立つかもしれない理由です。
私たち自身の工学科学の理解が設計プロセスに課す制約に束縛されないプロセスによって、新しい設計を発見します。
コメント