全球首个活体机器人诞生蟾蜍细胞构建进化算法

机器之心报道

参与:一鸣、杜伟、泽南

克隆现已不能让我们满足了,人类正在检验直接用生物细胞制造出软体「机器人」,而且还成功了。近来,全球首个活体机器人诞生的新闻让世人冷傲。

迄今为止,人们创造出的大多数「机器」都是由金属、塑料、混凝土等材料制造的。但关于许多作业来说,由生物体进行造物或许才是最好的方法。例如,将药物精准释放在人体的特定方位而不危害健康的组织。近来,美国佛蒙特大学的研讨者运用进化算法研发了一种名为「Xenobot」的生物机器人。它由生物细胞构成,可进行编程批改、安闲移动,即使被切开也可以自动愈合。

以下是 Xenobot 生物机器人的效果展示:

显微镜下正在缓慢移动的 Xenobot。

Xenobots 可以集体行动。

Xenobot 可以推动外部政策。

Xenobot 在被切开后还可以自动批改。

虽然形状还很原始,标准也很小,但 Xenobot 现已向我们展示了科幻电影里「生物机器人」该有的全部功用,除了自我拷贝。据悉,规划可编程器官的代码现已开源。

论文地址:https:///skriegman/reconfigurable_organisms

用进化算法进行规划

研讨者标明,规划这种生物机器人运用了人工智能领域的进化算法。

图 1:运用 AI 规划和组装可编程器官的进程。

首要,研讨者会定义一个行为政策,并供应两种构建块。赤色的构建块通过生物方法结束活体机器人必要的功用。只要将这两种细胞通过特定的规划有机结合起来,才华做成一个功用正常的生物机器人。

整个规划机器人的进程是运用进化算法进行控制的。这一进化算法的政策是用来发现各种可以将两种构建块组合起来的方法,使其能抵达行为政策。这一算法在初步有随机的样本量,然后每种规划都会放在虚拟物理环境下进行模型,并自动被打分。表现欠好的规划被删去,由表现更好的规划的随机改造副本代替。这一进程被重复多次,用于生成功用更好的、林林总总的规划。

进化算法在佛蒙特大学先进核算中心的 Deep Green 超级核算集群前进行了数月的处理,为新的生命方法创建了数千个候选规划。

图 2:运用进化算法进行规划、物理仿照和打分的进程图示。

当然,虚拟物理环境和政策物理环境有很大的不同,因此这些规划都会通过一个鲁棒性过滤器,过滤掉那些在噪声中不可以保存要求行为的规划。

保存下来的规划会再通过一个 build 过滤器,这个过滤器会移除那些无法通过现有的方法构建,或许没有对未来更凌乱任务有扩展性的规划。

从干细胞到生物机器人

通过了 build 过滤器的规划会被用于建立活体组织。具体流程如下:

构建 Xenobot 的第一步是:显微打针受精的非洲爪哇胚胎。

第二步:在 14°C 条件下培养 24 小时后,用显微手术钳子取出每个胚胎的卵黄膜。

第三步:运用显微钳取出每个胚胎的动物帽,然后在离解媒质中培养 10 分钟。

第四步:将离解内细胞与外细胞分别。

第五步:悄然搅动剩余组织,以更好地进行离解。

第六步:许多的细胞转化为琼脂糖壁,使得细胞再聚合。

第七、八步:从头粘附时细胞集合体逐渐紧缩,然后在 14°C 条件继续培养两天。

第九步:运用微炙烤设备调整 Xenobot 的形状。

终究一步:运用显微手术钳承认终究的造型。

终究的产品是一个活体的,和规划在三维结构类似的活体机器人。这种机器人在没有额外营养的情况下能自我移动,在水状环境中探求数天到数周时间。

图 3:按照规划规划出来的活体机器人形状和运动轨迹。

这种规划出来的机器人有什么样的功用和特性?研讨团队标明,它们可以自我移动、探求、协作,哪怕被切开也可以自动愈合。惊人的是,这些生物机器人还展示出了协同才干,如一起绕圈、推动物体移动。

这种生物机器人移动时留下的轨迹一览。这些简略的细胞机器人展示出了惊人的凌乱行为特性。

一些规划中可以正常的看到,这些机器人是有中空结构的,这在某种程度上预示着他们可以带着一些物体到指定区域。

这些生物机器人的特性和功用无疑在医疗、生物学、化学等领域有很高的研讨价值和前景。

研讨团队——首要作者有核算机科学布景

Xenobot 的研讨登上了最新一期的美国国家科学院期刊 PNAS。制造出首个「活体机器人」的科研团队,来自美国佛蒙特大学和塔夫斯大学。第一作者 Sam Kriegman 是佛蒙特大学核算机科学院的一名在读博士,他的导师则是核算机科学院的 Josh Bongard。

佛蒙特大学教授 Josh Bongard。

Xenobot 研讨的发布,吸引了许多科技新闻媒体报道,人们关于这种全新类型的机器议论纷纷:异形的时代快来临了,我需求惧怕了吗?

这些细微的「机器」或许会在未来成为我们身体的一部分。

参看链接:博客地址:https://cdorgs.github.io 新闻稿:https://www.uvm.edu/uvmnews/news/team-builds-first-living-robots论文:https://www.pnas.org/content/early/2020/01/07/1910837117

Copyby 2020 Power by DedeCms