로보틱스 및 피지컬 AI
로봇 물고기, 외래종을 통제하기 위해 제작됨
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NYU Tandon School of Engineering의 Maurizio Porfiri 교수와 그의 연구 팀은 NYU Tandon과 웨스턴 오스트레일리아 대학교의 연구자들이 함께 외래종을 통제하기 위해 로봇 물고기를 사용하는 방법을 시연했습니다. 외래종을 통제하는 것은 전 세계적으로 많은 국가들이 직면하는 문제이며, 가장 큰 문제는 호수와 강에서 발생합니다. 이 새로운 개발은 생물학적 로봇과 동물 행동을 다루는 연구실에서 나온 것으로, 전 세계의 많은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전 세계의 신선수에서 모기물고기의 개체수는 급격히 증가하여 원산어류와 양서류에 심각한 문제를引き起こしています. 모기물고기를 통제하는 전통적인 방법은 독극물이나 포획을 사용하는 것이지만, 많은 경우에 효과가 없거나 현지 야생동물에 해가 될 수 있습니다.
Porfiri가 이끄는 연구 팀은 생물학적으로 영감을 받은 로봇 물고기가 모기물고기의 행동에 대한 두려움 관련 변화를 유발할 수 있는지 여부를 실험했습니다. 그들은 모기물고기가 로봇 물고기와 상호작용할 때 스트레스 반응을 보인다는 것을 발견했습니다. 로봇 물고기는 모기물고기의 가장 큰 천적인 라지마우스 베이스를 모방하여 모기물고기가 특정 행동을 피하고 에너지 보존을 위해 심리적인 변화를 겪게 만들었습니다. 이러한 변화는 모기물고기의 번식률 감소의 원인이 될 수 있습니다.
이 연구는 Royal Society Interface 저널에 발표되었습니다. 제목은 “모기물고기의 행동과 생명사에 대한 생물학적으로 영감을 받은 및 상호작용 로봇 포식자의 반응”입니다.
“우리의 지식에 따르면, 이 연구는 로봇을 사용하여 이 외래종에 대한 두려움 반응을 유발하는 최초의 연구입니다.”라고 Porfiri는 말했습니다. “결과는 라지마우스 베이스의 수영 패턴과 시각적 외관을 모방하는 로봇 물고기가 실험실 환경에서 모기물고기에 강력한 영향과 지속적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.”
실험은 모기물고기 群을 로봇 라지마우스 베이스에 노출시키는 것으로, 15분 동안 매주 6주 동안 진행되었습니다. 각 세션에서는 로봇 물고기가 다른 행동을 보였습니다. 일부 시험에서는 로봇 물고기가 실시간 피드백을 제공하도록 프로그래밍되어 포식자와 같은 행동을 보였습니다. 연구자들은 데이터를 분석하여 로봇의 생물학적 모방과 모기물고기의 스트레스 수준 사이의 상관관계를 발견했습니다. 모기물고기가 보인 두려움 관련 행동에는 정지, 미지의 공간에 대한 의심 증가, 그리고 불규칙한 수영 패턴이 포함되었습니다.
연구자들은 또한 스트레스 반응의 생리학적 매개변수를 조사했습니다. 그들은 매주 물고기를 측정하여 체중이나 길이의 변화를 추적했습니다. 물고기가 체중을 감량하면 포식자에 대한 반응으로, 에너지 보존이 감소합니다. 이러한 물고기는 생존 기간이 짧고 번식에 할애할 에너지가 적습니다.
로봇 물고기가 공격적인 행동을 모방하여 공격 패턴으로 수영할 때, 모기물고기에서 가장 높은 수준의 행동적 및 생리학적 스트레스 반응이 측정되었습니다.
“야생 개체군에서 이러한 효과가 번역되는지 여부를 결정하기 위해 추가 연구가 필요하지만, 이는 로봇 기술이 모기물고기 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 보여주는 구체적인 증거입니다.”라고 웨스턴 오스트레일리아 대학교 생물과학부의 Forrest Fellow이자 이 연구의 주요 저자인 Giovanni Polverino는 말했습니다. “우리는 외래종의 확산을 방지하기 위한 새로운 효과적인 도구를 개발하기 위해 학교 간에 많은 작업을 진행하고 있습니다.”
Porfiri가 운영하는 Dynamical Systems Laboratory는 생물학적으로 영감을 받은 로봇과 생물 물고기를 사용하여 집단 동물 행동을 연구합니다. 이러한 행동에는 짝짓기 선호도와 리더십이 포함됩니다. 이 기술의 또 다른 이점은 실험에 생물 물고기를 사용할 필요가 줄어든다는 것입니다.
이 개발은 로봇 기술이 사회와 환경의 모든 측면으로 확장되는 또 다른 예입니다. 미래에 인공 지능에 의해 제어되는 로봇 물고기가 특정 작업을 수행하고 생물 물고기와 함께 우리의 환경에서 살고 있는 시점을 예상하는 것은 어렵지 않습니다.
