科学者が神経系を備えた生きたロボットを構築
エンジニアは長い間、人生を模倣しようとしてきました。彼らは機械学習アルゴリズムを作成しました 人間の脳をモデルにした彼らは次のような機械を設計しました 犬のように歩く または 昆虫のように飛ぶそしてロボットに適応するよう教え込み、 どんなに不器用でも彼らの周りの世界に。
今では彼らは模倣を完全にやめています。
彼らは生物学からインスピレーションを受けるのではなく、それを使ってロボットを構築している。つまり、機能回路に接続するニューロンを備えた自律システムに組織化する生きた細胞の小さな、自由に泳ぐ集合体を作成している。
その結果は先月報告された 先端科学それは研究者が「ニューロボット」と呼ぶものです。
これらの生きた機械は、科学者が単純なニューラルネットワークがどのようにして複雑な動作を引き起こすのかをより深く理解するのに役立つ可能性があり、これは、生物学的組織と工学的制御を統合するサイボーグシステムを構築するための重要なステップです。さらに改良を加えれば、精密な組織修復から環境浄化に至るまでの用途に使用できる可能性があります。
「私の一般的な反応は、『わあ、これはすごい！』です。 ”と彼は言います ケイト・アダマラミネソタ大学ツインシティーズ校の合成生物学者だが、この研究には関与していない。 「これはまさに生物工学に工学的要素を組み込んだものです。」
内部統制に向けて
ニューロボットは、タフツ大学の生物学者マイケル・レビンとその共同研究者らによって開発された、ますます洗練された一連の生物学的機械の最新の進歩を示すものである。
2020年に初めて報告されたこれらの生きた細胞のクラスターは、通常の発生状況から切り離され、単純な生理食塩水条件で成長すると、新しい方法で移動し動作する方法で自発的に自己組織化します。顕微鏡で見ると、それらはギザギザの半透明の組織片のように見えますが、それらの協調的な動きは、自然界とは異なる新たな秩序を明らかにします。
「こうしたことは自然には起こらない」と彼は言う カルロス・ガーシェンソンに コンピュータサイエンス ビンガムトン大学、ニューヨーク州立大学で、 人工生命を研究する 複雑なシステムを開発しましたが、ニューロボットの研究には関与していませんでした。 「それらは自然の細胞でできていますが、それを組織しているのは私たちです。」
ゼノボットと呼ばれるこの技術の最初の例は、カエル由来の組織、および主に単一タイプの構造細胞から構築されました。しかし、その構造は単純であるにもかかわらず、繊毛と呼ばれる髪の毛のような突起を使って水の中を進むことができました。彼らは栄養を追加しなくても何日も生き延びました。そして、足場材や遺伝子操作を一切使わずに、軽度の損傷を修復することができた。中には自分自身さえも複製する 幹細胞が自然に一掃され、緩みます。
それでも、これらの生物学的機械の目新しさにもかかわらず、その動作は本質的に機械的でした。彼の動きは、内部制御のようなものではなく、解剖学と物理学によって動かされていました。 3月17日に公開されたプレプリントで詳述されているように、彼らは化学的な合図を感知し、それに応じて方向を変え、さらには過去の経験の痕跡を保持することができた。 バイオRxiv。
しかし、他の多くの単純な生物 (真菌、原生生物、細菌など) も同じことができます。より柔軟で協調的な行動を実現するには、身体全体の情報を統合し、行動を動的に指示する方法が必要です。ニューロボットは、不足している制御層を提供し始めます。
髪の毛のような繊毛の小さな房がニューロボットの神経系と組み合わされて、自律的に動くことができます。 ハレ・フォトワット
神経活動を行動に結びつける
以前のゼノボットと同様に、ニューロボットは依然としてカエルの細胞から作られていますが、現在は部分的に分化した幹から成熟したニューロンを備えています。 細胞 これらの神経細胞は構造組織の隣に発達し、自律的存在に沿って分岐接続を形成します。これは、ある細胞から別の細胞に電気化学信号を伝達できることを意味します。
そして、神経系の他の実験室モデル（たとえば、脳オルガノイドやラボオンチップ技術）とは異なり、ニューロロボットは動きます。彼らは泳ぎ、探索し、電気信号を観察可能な動きに結び付ける方法で環境に反応し、パターンを生み出します。 身体活動以外の それらの非ニューロン対応物。
ニューロボットはアイドル時間を減らし、より多くの時間を探索に費やします。また、単純な軌跡を繰り返すのではなく、ループや螺旋状のパスをトレースします。そして、神経刺激薬に対する反応も異なります。
ハーバード大学ウィス生物インスピレーション工学研究所の神経工学者で、この研究でレビン教授のチームと協力したハレ・フォトワット氏は、これらの内部誘導された動きや反射を可能にする組織原理を解読できれば、より予測可能な生物学的機能を生み出すために利用できる可能性があると述べている。
「私たちはシステムとその機能を理解するのにまだ初期段階にあります。」しかし、科学者たちがニューロロボットがどのように自己組織化するかを理解すれば、「その上でエンジニアリングを開始できる」と彼女は言う。
実用的なものを超えて、ニューロロボットは生物学的組織の性質についてのより深い認識論的な疑問も提起するとレビン氏は指摘する。 「そもそも形や機能はどこから来るのでしょうか？」 「進化もデザインもされていない場合、これらのパターンはどこから来たのでしょうか?」と尋ねてください。
「これは、そのような種類の質問をするためのモデルシステムです」と、カエルと人間の両方の構造についてレビン氏は言います。
発見から導入まで
バイオボットのテーマにはさまざまなバリエーションがありますが、その中には「アンロボット、」 カエルの組織の代わりに人間の肺細胞のクラスターから構築されました。
レビン氏のチームは現在、人間の神経細胞をアンスロボットに追加し、ニューロロボットのフレームワークを完全に人間のコンテキストに拡張することを計画している。その後、追加の条件付けと誘導学習を通じて、これらの生きた機械は爆弾探知犬のように、予測どおりに行動を適応できるようになります。
バーモント大学のコンピューターとロボット科学者のジョシュ・ボンガード氏は、「彼らにやってほしいことを教えたり、訓練したりできることが期待されている」と語る。
ボンガード氏はニューロロボットの研究には関与していませんでしたが、レビン氏の頻繁な協力者です。彼らは共同で、バイオボット関連技術の進歩を目的として、非営利の Institute for Computationally Engineered Organisms と商業スタートアップ企業 Fauna Systems を共同設立しました。
Fauna の CEO、Naimish Patel 氏によると、同社は当初、環境検出アプリケーションを目指しており、水産養殖、廃水監視、汚染物質検出などのシナリオにゼノボットを導入することを目的としており、複数の信号を統合するテクノロジーの能力により、生態系の健全性を早期に読み取ることができるとのことです。
ゼノボットがさまざまなストレス要因（たとえば、重金属の上昇、pH の変化、農業流出の痕跡など）に遭遇した場合、ゼノボットの動きや活動の集団的な変化が、環境内の何かが異常であることを示す高感度のリアルタイム信号を提供する可能性があります。
このアイデアの先例はポーランドから来ており、ポーランドではすでに多くの都市が淡水貝を水質の生きた監視員として使用しており、汚染物質に反応して貝がいつ殻を閉じるかを記録するセンサーが配線されている。パテル氏は、ゼノボットはこの概念をさらに拡張し、複数の環境信号を単一の測定可能な行動反応に統合することで、より優れた感度と特異性を提供できる可能性があると述べています。そして、ニューロボットは最終的に、このセンシングとコンピューティングの融合を、ますます洗練された領域に押し込む可能性がある、と彼は付け加えた。
しかし、技術的なハードルは依然として大きく、よりシンプルな非ニューラルバージョンによる実用的なチャンスはすでに魅力的であるため、今のところ、第一世代のゼノボットが引き続きファウナの初期製品開発の取り組みの焦点であるとパテル氏は言う。 「現在、私たちは満たされていないビジネス ニーズと新たな機能との間の交差点に注目しています。」
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