Wissenschaftler entwickeln selbstreplizierende biologische Roboter mit einer KI

Ein Team von Wissenschaftlern hat die so genannten ersten sich selbst replizierenden lebenden Roboter entwickelt, die aus Froschzellen gewonnen und mit einem evolutionären programmiert wurden künstliche Intelligenz Algorithmus. Xenobots genannt, wurden sie im Januar letzten Jahres zum ersten Mal unter Laborbedingungen künstlich synthetisiert. Dank der Bemühungen eines Teams, zu dem Experten der University of Vermont, des Allen Discovery Centers der Tufts University und des Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering der Harvard University gehören. Das Team begann mit der Entwicklung eines evolutionären Algorithmus, um Tausende von simulierten Zellkombinationen in verschiedenen Formen und Formen zu erstellen.

Der Algorithmus erstellte Zellkombinationen basierend auf der Biophysik, die eine bestimmte Mischung aus Froschhaut und Herzzellen bewirken kann. Zuerst wurden simulierte Organismendesigns, die vom Algorithmus als lebensfähig ausgewählt wurden, als zellulärer Bauplan gespeichert. Die Wissenschaftler sammelten dann Stammzellen aus den Embryonen von Fröschen, trennten sie in Zellen und ließen sie zur Inkubation. Es folgte das Schneiden und Zusammenfügen dieser Zellen unter einem Mikroskop, um das gleiche Design zu bilden, wie es der Algorithmus vorschlug. Bisher hatte das Team beobachtet, dass sich diese winzigen lebenden Roboter dank koordinierter Zellaktivität unabhängig bewegen und schwimmen können, genau wie ein normaler lebender Organismus oder eine Ansammlung von Zellen in der Natur funktioniert. Anfang dieses Jahres haben Forscher in Singapur einen weichen Polymerschaum entwickelt, der wie eine selbstheilende Haut für Roboterglieder wirkt.

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Jetzt hat das Team hinter dem ursprünglichen Xenobot-Projekt erreicht ein bedeutender Durchbruch durch die Initiierung der Selbstreproduktion in diesen Robotern, die als Xenobots 3.0 bezeichnet werden, um ihren aktualisierten Status zu signalisieren. Die Ergebnisse wurden als Forschungstitel veröffentlicht “Kinematische Selbstreplikation in rekonfigurierbaren Organismen” in dem Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Der Name Xenobot ist ein Begriff, der auf Xenopus laevis, einer afrikanischen Froschart, deren Embryo zur Gewinnung von Stammzellen für das Projekt verwendet wurde. Wissenschaftler behaupten, dass die Art der Fortpflanzung dieser sich selbst replizierenden und von Hand zusammengebauten biologischen Roboter noch nie zuvor in der Natur beobachtet wurde. Mit dem evolutionären Algorithmus, der auf dem Supercomputer-Cluster Deep Green des Vermont Advanced Computing Core von UVM läuft, testete das Team Milliarden von Körperformen in der Simulation, um diejenige zu finden, die es diesen biologischen Robotern ermöglichen kann, sich selbst zu replizieren.

Das Ziel war es, einen Prozess namens bewegungsbasiert zu erreichen.Kinematik“Replikation. Interessanterweise sah eine der vom Algorithmus empfohlenen Zellclusterformen – und eine, die es den Xenobots ermöglichte, sich selbst zu replizieren – aus wie der klassische Videospielcharakter Pac-Man mit einem abgerundeten Profil und einem deutlich offenen Mund Die Methode der Selbstreplikation selbst, diese Pac-Man-förmigen Xenobots fanden isolierte Einzelzellen, sammelten dann Hunderte von ihnen und verwandelten den Cluster schließlich in eine Kopie ihrer selbst – alles passierte in der Mundregion der Elternteil Xenobot.

Ein Zellcluster verwandelte sich bald in einen Baby-Xenobot, der dann alleine auszog, um neue Zellen zu finden und mehr selbstreplizierende Xenobots zu produzieren. Die Prämisse klingt beängstigend, aber das Team hinter der Forschung sagt, dass es ihre Pflicht ist, die Studie fortzusetzen und Szenarien zu entwickeln, in denen diese sich selbst replizierenden programmierbaren Roboter für produktive Aufgaben wie die Abgabe von Medikamenten an Körpersysteme verwendet werden können. Darüber hinaus wird mit einem solchen evolutionären künstliche Intelligenz Der Algorithmus hat eigene Vorteile, wie die Beschleunigung des Impfstoffentwicklungsprozesses für den Fall, dass eine Pandemie wie COVID-19 die Menschheit erneut trifft.

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Quellen: Harvard Universität, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

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