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構築しました 人間の脳に合わせて設計私たち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、 不器用かもしれないが彼らの周りの世界に。
今、彼らは模倣を完全にスキップしています。
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、生物学からロボットを構築します。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される生きた細胞の小さな、自由に泳ぐ集合体を作成します。
その結果は先月報告された 先端科学彼は研究者が「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複雑な動作を生み出すかをより深く理解するのに役立ち、生物学的組織と工学的制御を組み合わせたサイボーグ システムを構築するための基本的なステップとなります。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、すごいですね！』です。 」と言う ケイト・アデ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、研究には関与していない。 「それはまさに生物工学に工学的要素をもたらします。」
内部統制に向けて
ニューロロボットは、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しています。
2020年に初めて報告されたこの生きた細胞の塊は、通常の発生状況から切り離され、単純な塩条件下で培養されると、新しい方法で動き、行動するような方法で自発的に組織化される。顕微鏡で見ると、それらは不規則で半透明の組織の斑点のように見えますが、それらの協調的な動きが、自然界で見られるものとは異なる創発的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・ガーシェンソンあ コンピュータ科学者 ビンガムトン大学、ニューヨーク州立大学、ミシガン州 人工生命を学ぶ ニューロロボットの研究には関与していませんでした。 「自然の細胞から作られていますが、それを整えるのは私たちです。」
ゼノボットと呼ばれるこの技術の最も初期の例は、カエル由来の組織と主に 1 種類の構造細胞から作られました。しかし、その構造は単純であるにもかかわらず、繊毛と呼ばれる脈動する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、足場や遺伝子操作を必要とせずに、軽微な損傷を修復することができます。余裕のある人もいる重複 緩んだ幹細胞の自発的な圧搾によって。
しかし、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。彼らの動きは、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。彼らは化学的な合図を感知し、それに応じて方向を変え、さらには以前の経験の痕跡を保持することさえできたことが、3月17日に出版されたプレプリントで詳述されている。 バイオRxiv。
しかし、菌類、原生生物、細菌など、他の多くの単純な生物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になります。ニューロボットは、不足している制御層を提供し始めています。
髪の毛のようなまつ毛の小さな房とニューロボットの神経系を組み合わせることで、自律的に動くことができます。 ヘラ・ポットット
神経活動と行動の間のつながり
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と並行して発達し、すべての自律生物において分岐接続を形成します。これは、細胞から細胞へ電気化学シグナル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。 身体活動とは異なります それらの非神経対応物。
ニューロボットはアイドリングする時間を減らし、より多くの時間を調査に費やします。また、単純なルートを繰り返すのではなく、ループしたり蛇行したパスをたどります。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化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だろうと述べている。
「システムとその機能を理解するという点では、私たちは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組織化されているかを理解すれば、「それから工学を始めることができる」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バイン氏は指摘する。 「そもそも形や機能はどこから来るのでしょうか？」彼は尋ねます。 「進化も設計もされていない場合、これらのパターンはどこから来るのでしょうか?」
「これは、カエルと人間の構造の両方で、この種の質問をするためのモデル システムです」と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「人類人、「私たちはカエルの組織の代わりに人間の肺細胞のクラスターを構築します。
レビン氏のチームは現在、人類のロボットに人間のニューロンを追加し、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。そして、さらなる条件付けと誘導学習を通じて、これらの生きた機械は、爆弾を嗅ぎ分けるように訓練された犬のように、予測可能な方法で行動を調整できるようになるかもしれません。
バーモント大学のコンピューター科学者でロボット工学者のジョシュ・ボンガード氏は、「希望は、彼らにやってもらいたいことをやらせるように教えたり訓練したりできることだ」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、レビン氏の頻繁な共同研究者です。彼らは協力して、非営利の Institute for Computationally Engineered Organisms と商業スタートアップ企業 Fauna Systems を設立し、バイオボット関連技術を発展させました。
Faunaの最高経営責任者（CEO）Naimish Patel氏によると、同社は当初、環境センシングアプリケーションをターゲットにしており、水産養殖、廃水監視、汚染物質検出などの環境にゼノボットを導入することを目標としており、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いう。
ゼノボットが重金属の上昇、pH の変化、農業流出の痕跡などのさまざまなストレス要因に遭遇した場合、ゼノボットの動きや活動の集合的な変化が、環境内の何かが異常であることを示す敏感なリアルタイムの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水質の生きた監視員としてスイートムール貝を使用しており、汚染物質に反応して貝類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組み合わせることで、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、ニューロロボットは最終的に、このセンシングと計算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商業的ニーズと新たな能力との間の交差点を探しています。」
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