სტუბი Xenobots 2.0 აქ არის და ჯერ კიდევ შემუშავებულია ბაყაყის ღეროვანი უჯრედებით - Unite.AI
დაკავშირება ჩვენთან ერთად

რობოტები

Xenobots 2.0 აქ არის და ჯერ კიდევ შემუშავებულია ბაყაყის ღეროვანი უჯრედებით

განახლებულია on

ბიოლოგებისა და კომპიუტერული მეცნიერების იგივე გუნდი ტაფტსის უნივერსიტეტიდან და ვერმონტის უნივერსიტეტიდან, რომელმაც შექმნა "ქსენობოტებიშარშან უკვე შექმნეს Xenobots 2.0. შარშანდელი ვერსია იყო ახალი, პაწაწინა თვითგანკურნებადი ბიოლოგიური აპარატები, რომლებიც შექმნილი იყო ბაყაყის უჯრედებისგან და მათ შეეძლოთ ნავიგაცია, ტვირთის დატვირთვა და ზოგიერთ შემთხვევაში კოლექტიური ერთეულის როლი.

Xenobots 2.0 

ახალი Xenobots 2.0 არის სიცოცხლის ფორმები, რომლებსაც შეუძლიათ სხეულის ცალკეული უჯრედებიდან დამოუკიდებლად შეკრება. მათ არ სჭირდებათ კუნთების გადაადგილება და მათ აქვთ ჩანაწერი მეხსიერებაც კი. მათ წინა კოლეგებთან შედარებით, ახალი ბოტები უფრო სწრაფად მოძრაობენ, უფრო მეტ გარემოში ნავიგაციას და აქვთ უფრო გრძელი სიცოცხლის ხანგრძლივობა. ამავდროულად, მათ შეუძლიათ კვლავ იმუშაონ ერთად და განიკურნონ თავი დაზიანებისას. 

ახალი კვლევა გამოქვეყნდა ქ მეცნიერება რობოტები

Xenobots 1.0-ით, მილიმეტრის ზომის ავტომატიზაცია აშენდა „ზემოდან ქვემოთ“, ქსოვილის ხელით განთავსებით და ბაყაყის კანისა და გულის უჯრედების ქირურგიული ფორმირებით, რაც მოძრაობას წარმოქმნის. ტექნოლოგიის ახალი ვერსიით, ისინი აშენდა "ქვემოდან ზემოთ".

ღეროვანი უჯრედები აღებული იქნა აფრიკული ბაყაყის ემბრიონებიდან, სახელწოდებით Xenopus laevis, და ამან მათ საშუალება მისცა თვითშეკრება და სფეროიდებად გადაქცევა. რამდენიმე დღის შემდეგ, უჯრედები დიფერენცირდნენ და წარმოქმნიდნენ წამწამებს, რომლებიც მოძრაობდნენ წინ და უკან ან ტრიალებდნენ კონკრეტული გზით.

ეს წამწამები ახალ ბოტებს აძლევს "ფეხებს", რაც მათ საშუალებას აძლევს სწრაფად გადაადგილდნენ ზედაპირებზე. ბიოლოგიურ სამყაროში წამწამები, ან თმებისმაგვარი წვრილი პროექცია, ხშირად გვხვდება ლორწოვან ზედაპირებზე, როგორიცაა ფილტვები. ისინი ეხმარებიან უცხო მასალისა და პათოგენების გამოდევნით, მაგრამ ქსენობოტებში ისინი სწრაფ მოძრაობას გვთავაზობენ.

მაიკლ ლევინი არის ბიოლოგიის დამსახურებული პროფესორი და ალენის აღმოჩენის ცენტრის დირექტორი ტაფტსის უნივერსიტეტში. ის არის კვლევის შესაბამისი ავტორი.

„ჩვენ ვხედავთ ფიჭური კოლექტივების გასაოცარ პლასტიურობას, რომლებიც ქმნიან ელემენტარულ ახალ „სხეულს“, რომელიც საკმაოდ განსხვავდება მათი ნაგულისხმევისაგან - ამ შემთხვევაში ბაყაყისგან - მიუხედავად იმისა, რომ სრულიად ნორმალური გენომი აქვს“, - თქვა ლევინმა. „ბაყაყის ემბრიონში უჯრედები თანამშრომლობენ თათების შესაქმნელად. აქ, ამ კონტექსტიდან ამოღებული, ჩვენ ვხედავთ, რომ უჯრედებს შეუძლიათ ხელახლა გამოიყენონ თავიანთი გენეტიკურად დაშიფრული აპარატურა, როგორიცაა წამწამები, ახალი ფუნქციებისთვის, როგორიცაა მოძრაობა. გასაოცარია, რომ უჯრედებს შეუძლიათ სპონტანურად მიიღონ ახალი როლები და შექმნან სხეულის ახალი გეგმები და ქცევები ამ თვისებების ევოლუციური შერჩევის ხანგრძლივი პერიოდის გარეშე.

უფროსი მეცნიერი დუგ ბლექისტონი იყო კვლევის პირველი ავტორი მკვლევარ ტექნიკოს ემა ლედერერთან ერთად. 

„ერთგვარად, Xenobots აგებულია ტრადიციული რობოტის მსგავსად. მხოლოდ ჩვენ ვიყენებთ უჯრედებსა და ქსოვილებს და არა ხელოვნურ კომპონენტებს ფორმის ასაგებად და პროგნოზირებადი ქცევის შესაქმნელად. ბლექისტონმა თქვა: „ბიოლოგიის თვალსაზრისით, ეს მიდგომა გვეხმარება გავიგოთ, თუ როგორ ურთიერთობენ უჯრედები, როდესაც ისინი ურთიერთქმედებენ ერთმანეთთან განვითარების დროს და როგორ შეგვიძლია უკეთ გავაკონტროლოთ ეს ურთიერთქმედება“.

UVM-ში მეცნიერები ავითარებდნენ კომპიუტერულ სიმულაციებს, რომლებიც მოდელებდნენ ქსენობოტების სხვადასხვა ფორმებს, რაც დაეხმარა ნებისმიერი განსხვავებული ქცევის იდენტიფიცირებას, რომელიც გამოვლინდა როგორც ინდივიდებში, ასევე ჯგუფებში. გუნდი ეყრდნობოდა Deep Green სუპერკომპიუტერის კლასტერს UVM-ის Vermont Advanced Computing Core-ში. 

კომპიუტერის მეცნიერებისა და რობოტიკის ექსპერტის ჯოშ ბონგარდის ხელმძღვანელობით, გუნდმა ევოლუციური ალგორითმის გამოყენებით ასობით ათასი გარემო პირობები გამოაქვეყნა. ამის შემდეგ სიმულაციები გამოიყენეს ქსენობოტების დასადგენად, რომლებსაც შეეძლოთ ერთად მუშაობდნენ ნაწილაკების ველში ნამსხვრევების შესაგროვებლად.

ჩვენ ვიცით დავალება, მაგრამ ეს სულაც არ არის აშკარა - ხალხისთვის - როგორი უნდა იყოს წარმატებული დიზაინი. სწორედ აქ შემოდის სუპერკომპიუტერი და ეძებს ყველა შესაძლო ქსენობოტის გროვის სივრცეს, რათა იპოვოს ის ჯგუფი, რომელიც საუკეთესოდ ასრულებს სამუშაოს“, - ამბობს ბონგარდი. „ჩვენ გვინდა, რომ Xenobots-მა გააკეთოს სასარგებლო სამუშაო. ახლა ჩვენ მათ მარტივ დავალებებს ვაძლევთ, მაგრამ საბოლოო ჯამში ჩვენ ვგეგმავთ ახალი ტიპის ცოცხალი ხელსაწყოს შექმნას, რომელიც შეიძლება, მაგალითად, გაასუფთავოს მიკროპლასტიკები ოკეანეში ან დამაბინძურებლები ნიადაგში.”

ბოტების ახალი ვერსია უფრო სწრაფი და ეფექტურია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ნაგვის შეგროვება და ახლა მათ შეუძლიათ დაფარონ დიდი ბრტყელი ზედაპირები. ახალი განახლება ასევე მოიცავს Xenobot-ის ინფორმაციის ჩაწერის შესაძლებლობას.

მეცნიერები ქმნიან ცოცხალი რობოტების შემდეგი თაობას

მეხსიერების ჩაწერა და თვითგანკურნება

ტექნოლოგიის ყველაზე შთამბეჭდავი ახალი მახასიათებელია ბოტების მიერ მეხსიერების ჩაწერის შესაძლებლობა, რომელიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას მისი მოქმედებებისა და ქცევების შესაცვლელად. ახლად შემუშავებული მეხსიერების ფუნქცია შემოწმდა და კონცეფციის მტკიცებულებამ აჩვენა, რომ ის მომავალში შეიძლება გაფართოვდეს სინათლის, რადიოაქტიური დაბინძურების, ქიმიური დამაბინძურებლების არსებობის და სხვათა აღმოსაჩენად და ჩაწერისთვის. 

„როდესაც ბოტებს უფრო მეტი შესაძლებლობები მივაქვთ, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ კომპიუტერული სიმულაციები, რათა შევქმნათ ისინი უფრო რთული ქცევებით და უფრო დახვეწილი ამოცანების შესრულების უნარით“, - თქვა ბონგარმა. „ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ ისინი არა მხოლოდ იმისთვის, რომ შეგვატყობინონ თავიანთი გარემოს მდგომარეობა, არამედ შეცვალონ და გარემონტდნენ მათ გარემოში არსებულ პირობებს.

რობოტების ახალ ვერსიას ასევე შეუძლია თვითგანკურნება ძალიან ეფექტურად, რაც ცხადყოფს, რომ მათ შეუძლიათ დახურონ მძიმე სრულმეტრაჟიანი ჭრილობის უმეტესი ნაწილი მათი სისქის ნახევარზე სულ რაღაც ხუთ წუთში.

ახალ ქსენობოტებს აქვთ უნარი, გადარჩნენ ათი დღის განმავლობაში ემბრიონის ენერგიის მარაგებში და მათი ამოცანები შეიძლება შესრულდეს დამატებითი ენერგიის წყაროების გარეშე. თუ ისინი ინახება სხვადასხვა საკვებ ნივთიერებებში, მათ შეუძლიათ გააგრძელონ სრული სისწრაფით თვეების განმავლობაში. 

 

ალექს მაკფარლანდი არის ხელოვნური ინტელექტის ჟურნალისტი და მწერალი, რომელიც იკვლევს ხელოვნურ ინტელექტის უახლეს მოვლენებს. ის თანამშრომლობდა მრავალრიცხოვან AI სტარტაპთან და პუბლიკაციებთან მთელ მსოფლიოში.