Robotika dan AI fisik

Xenobots 2.0 Hadir dan Masih Dikembangkan Dengan Sel Batang Katak

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Tim biologi dan ilmuwan komputer dari Universitas Tufts dan Universitas Vermont yang menciptakan “Xenobots” tahun lalu sekarang telah mengembangkan Xenobots 2.0. Versi tahun lalu adalah mesin biologis kecil yang dapat menyembuhkan diri sendiri, dibuat dari sel katak, dan dapat bernavigasi, mendorong payload, dan bertindak sebagai unit kolektif dalam beberapa kasus.

Xenobots 2.0

Xenobots 2.0 baru adalah bentuk kehidupan yang dapat merakit tubuh dari sel tunggal. Mereka tidak memerlukan otot untuk bergerak, dan mereka telah menunjukkan memori yang dapat direkam. Dibandingkan dengan pendahulunya, bot baru ini bergerak lebih cepat, bernavigasi lebih banyak lingkungan, dan memiliki umur yang lebih panjang. Pada saat yang sama, mereka masih dapat bekerja sama dan menyembuhkan diri sendiri ketika rusak.

Penelitian baru ini dipublikasikan di Science Robotics.

Dengan Xenobots 1.0, otomatisasi berukuran milimeter dibangun “dari atas ke bawah,” dengan penempatan jaringan dan pembentukan kulit katak dan sel jantung secara manual, yang menghasilkan gerakan. Dengan versi baru teknologi ini, mereka dibangun “dari bawah ke atas.”

Sel batang diambil dari embrio katak Afrika yang disebut Xenopus laevis, dan ini memungkinkan mereka untuk merakit diri sendiri dan tumbuh menjadi sferoid. Setelah beberapa hari, sel-sel tersebut berdiferensiasi dan menghasilkan silia yang bergerak bolak-balik atau berputar dengan cara tertentu.

Silia ini memberikan bot baru jenis “kaki” yang memungkinkan mereka untuk bergerak cepat di permukaan. Di dunia biologi, silia, atau proyeksi rambut kecil, sering ditemukan pada permukaan mukus seperti paru-paru. Mereka membantu dengan mendorong bahan asing dan patogen, tetapi pada Xenobots, mereka menawarkan lokomosi yang cepat.

Michael Levin adalah Profesor Terkemuka Biologi dan direktur Pusat Penemuan Allen di Universitas Tufts. Ia adalah penulis korespondensi dari studi ini.

“Kami menyaksikan kelenturan luar biasa dari kolektif sel, yang membangun ‘tubuh’ baru yang sangat berbeda dari default – dalam hal ini, katak – meskipun memiliki genoma yang sepenuhnya normal,” kata Levin. “Dalam embrio katak, sel-sel bekerja sama untuk menciptakan berudu. Di sini, di luar konteks itu, kami melihat bahwa sel-sel dapat memanfaatkan kembali perangkat keras yang dikodekan secara genetik, seperti silia, untuk fungsi baru seperti lokomosi. Ini luar biasa bahwa sel-sel dapat mengambil peran baru dan menciptakan rencana tubuh dan perilaku baru tanpa periode seleksi evolusi yang lama untuk fitur-fitur tersebut.”

Ilmuwan senior Doug Blackiston adalah penulis pertama bersama dengan teknisi penelitian Emma Lederer.

“Dalam beberapa cara, Xenobots dibangun seperti robot tradisional. Hanya saja kita menggunakan sel dan jaringan bukan komponen buatan untuk membangun bentuk dan menciptakan perilaku yang dapat diprediksi.” kata Blackiston “Di sisi biologi, pendekatan ini membantu kita memahami bagaimana sel-sel berkomunikasi saat mereka berinteraksi satu sama lain selama perkembangan, dan bagaimana kita mungkin lebih baik mengendalikan interaksi tersebut.”

Di UVM, para ilmuwan sedang mengembangkan simulasi komputer yang memodelkan bentuk-bentuk Xenobots yang berbeda, yang membantu mengidentifikasi perilaku yang berbeda yang ditampilkan baik pada individu maupun kelompok. Tim tersebut mengandalkan klaster superkomputer Deep Green di Vermont Advanced Computing Core.

Dipimpin oleh ilmuwan komputer dan ahli robotika Josh Bongard, tim tersebut menghasilkan ratusan ribu kondisi lingkungan melalui penggunaan algoritma evolusioner. Simulasi tersebut kemudian digunakan untuk mengidentifikasi Xenobots yang dapat bekerja sama dalam kawanan untuk mengumpulkan sampah di lapangan partikel.

Kita tahu tugasnya, tetapi tidak sama sekali jelas – bagi manusia – apa desain yang sukses seharusnya terlihat seperti. Itulah di mana superkomputer masuk dan mencari ruang semua kemungkinan kawanan Xenobot untuk menemukan kawanan yang melakukan pekerjaan terbaik,” kata Bongard. “Kami ingin Xenobots melakukan pekerjaan yang berguna. Saat ini kami memberi mereka tugas sederhana, tetapi pada akhirnya kami bermaksud untuk menciptakan jenis alat hidup baru yang bisa, misalnya, membersihkan mikroplastik di laut atau kontaminan di tanah.”

Versi baru bot ini lebih cepat dan lebih efisien dalam tugas seperti pengumpulan sampah, dan mereka sekarang dapat menutupi permukaan datar yang luas. Peningkatan baru ini juga termasuk kemampuan untuk Xenobot merekam informasi.

https://www.youtube.com/watch?v=g_eLsiAv8w4&feature=emb_title

Merekam Memori dan Penyembuhan Diri

Fitur baru paling mengesankan dari teknologi ini adalah kemampuan bot untuk merekam memori, yang kemudian dapat digunakan untuk memodifikasi tindakan dan perilakunya. Fungsi memori yang baru dikembangkan ini diuji dan konsep bukti menunjukkan bahwa itu dapat diperluas di masa depan untuk mendeteksi dan merekam cahaya, kehadiran kontaminasi radioaktif, polutan kimia, dan lain-lain.

“Ketika kita membawa lebih banyak kemampuan ke bot, kita dapat menggunakan simulasi komputer untuk merancang mereka dengan perilaku yang lebih kompleks dan kemampuan untuk melakukan tugas yang lebih rumit,” kata Bongard. “Kita bisa merancang mereka tidak hanya untuk melaporkan kondisi di lingkungan mereka tetapi juga untuk memodifikasi dan memperbaiki kondisi di lingkungan mereka.”

Versi baru robot ini juga dapat menyembuhkan diri sendiri dengan sangat efisien, menunjukkan bahwa mereka mampu menutup sebagian besar luka yang parah setengah tebalnya dalam waktu hanya lima menit.

Xenobots baru ini membawa kemampuan untuk bertahan hidup hingga sepuluh hari dengan cadangan energi embrio, dan tugas mereka dapat dilakukan tanpa sumber energi tambahan. Jika mereka dipelihara dalam berbagai nutrisi yang berbeda, mereka dapat terus berjalan dengan kecepatan penuh selama berbulan-bulan.

Alex McFarland adalah seorang jurnalis dan penulis AI yang menjelajahi perkembangan terbaru dalam kecerdasan buatan. Ia telah berkolaborasi dengan berbagai startup dan publikasi AI di seluruh dunia.