Z daleka wyglądały jak obłoki pyłu. Jednak rój mikrorobotów w bestsellerze Michaela Crichtona „Prey” był samoorganizujący się. Działał z podstawową inteligencją, ucząc się, ewoluując i komunikując się ze sobą, aby stać się potężniejszym.
Nowy model opracowany przez zespół naukowców kierowany przez Penn State i zainspirowany powieścią Crichtona opisuje, w jaki sposób systemy biologiczne lub techniczne tworzą złożone struktury wyposażone w możliwości przetwarzania sygnałów, które pozwalają systemom reagować na bodźce i wykonywać zadania funkcjonalne bez zewnętrznych wskazówek.
„Zasadniczo te małe nanoboty stają się samoorganizujące i samoświadome” – powiedział Igor Aronson, profesor katedry inżynierii biomedycznej, chemii i matematyki w Penn State, wyjaśniając fabułę książki Crichtona. Powieść zainspirowała Aronsona do zbadania pojawienia się zbiorowego ruchu wśród oddziałujących na siebie samobieżnych agentów. Wyniki badań zostały niedawno opublikowane w Nature Communications.
Aronson i zespół fizyków z Uniwersytetu LMU w Monachium opracowali nowy model opisujący, w jaki sposób systemy biologiczne lub syntetyczne tworzą złożone struktury wyposażone w minimalne możliwości przetwarzania sygnałów, które pozwalają systemom reagować na bodźce i wykonywać zadania funkcjonalne bez zewnętrznych wskazówek . Odkrycia mają implikacje w mikrorobotyce i każdej dziedzinie obejmującej funkcjonalne, samoorganizujące się materiały utworzone z prostych elementów konstrukcyjnych, powiedział Aronson. Na przykład inżynierowie robotyki mogliby stworzyć roje mikrorobotów zdolnych do wykonywania złożonych zadań, takich jak usuwanie zanieczyszczeń lub wykrywanie zagrożeń.
„Jeśli spojrzymy na naturę, zobaczymy, że wiele żywych stworzeń polega na komunikacji i pracy zespołowej, ponieważ zwiększa to ich szanse na przeżycie” – powiedział Aronson.
Model komputerowy opracowany przez naukowców z Penn State i Ludwig-Maximillian University przewidywał, że komunikacja za pośrednictwem małych, samobieżnych agentów prowadzi do inteligentnych zachowań zbiorowych. Badanie wykazało, że komunikacja radykalnie zwiększa zdolność pojedynczej jednostki do tworzenia złożonych stanów funkcjonalnych, podobnych do żywych systemów.
Zespół zbudował swój model, aby naśladować zachowanie ameby społecznej, organizmów jednokomórkowych, które mogą tworzyć złożone struktury, komunikując się za pomocą sygnałów chemicznych. Badali w szczególności jedno zjawisko. Kiedy zaczyna brakować pożywienia, ameby emitują przekaźnik chemiczny znany jako cykliczny monofosforan adenozyny (cAMP), który powoduje, że ameby gromadzą się w jednym miejscu i tworzą agregat wielokomórkowy.
„Zjawisko to jest dobrze znane” – powiedział w komunikacie współautor Erwin Frey z Ludwig-Maximilians-Universität München. “Do tej pory jednak żadna grupa badawcza nie badała, w jaki sposób przetwarzanie informacji na poziomie ogólnym wpływa na agregację systemów agentów, gdy poszczególni agenci – w naszym przypadku ameby – są samobieżni.”
Od dziesięcioleci naukowcy dążą do lepszego zrozumienia „materii aktywnej”, biologicznych lub syntetycznych systemów, które przekształcają energię zmagazynowaną w środowisku, np. składnika odżywczego, w ruch mechaniczny i tworzą większe struktury za pomocą samoorganizacji. Pojedynczo materiał nie ma inteligencji ani funkcjonalności, ale zbiorowo materiał jest w stanie reagować na otoczenie z rodzajem wyłaniającej się inteligencji, wyjaśnił Aronson. To starożytna koncepcja z futurystycznymi zastosowaniami.
Arystoteles wyartykułował teorię emergencji około 2370 lat temu w swoim traktacie „Metafizyka”. Jego język jest powszechnie sparafrazowany jako „całość jest większa niż suma części”. Aronson mówi, że w niezbyt odległej przyszłości badania nad powstającymi systemami mogą doprowadzić do powstania nanobotów wielkości komórek, które samoorganizują się w ciele, aby zwalczać wirusy lub roje autonomicznych mikrorobotów, które mogą koordynować w złożonych formacjach bez pilota.
„Zazwyczaj mówimy o sztucznej inteligencji jako o jakimś czującym androidzie z podwyższonym poziomem myślenia” – powiedział Aronson. „To, nad czym pracuję, to rozproszona sztuczna inteligencja. Każdy element nie ma żadnej inteligencji, ale kiedy się połączą, są zdolne do zbiorowej reakcji i podejmowania decyzji”.
Obecnie istnieje duże zapotrzebowanie na rozproszoną sztuczną inteligencję w dziedzinie robotyki, wyjaśnił Aronson.
„Jeśli projektujesz robota w możliwie najbardziej opłacalny sposób, nie chcesz, aby był on zbyt skomplikowany” – powiedział. „Chcemy tworzyć małe roboty, które są bardzo proste, tylko kilka tranzystorów, które współpracując mają taką samą funkcjonalność jak złożona maszyna, ale bez drogich, skomplikowanych maszyn. To odkrycie otworzy nowe możliwości zastosowań materii aktywnej w nanonauka i robotyka”.
Aronson wyjaśnił, że z praktycznego punktu widzenia rozproszona sztuczna inteligencja może być stosowana w dowolnej substancji, w której zawieszone są mikroskopijnie rozproszone cząsteczki. Można go rozmieścić w ciele, aby dostarczać lek do zwalczania chorób lub aktywować maleńkie obwody elektroniczne w masowo produkowanych mikrorobotach.
„Pomimo swojego znaczenia rola komunikacji w kontekście materii aktywnej pozostaje w dużej mierze niezbadana” – napisali naukowcy. „Identyfikujemy maszynerię decyzyjną poszczególnych czynników aktywnych jako mechanizm napędowy kolektywnie kontrolowanej samoorganizacji systemu”.
Inni współautorzy artykułu to Alexander Ziepke, Ivan Maryshev i Erwin Frey z Ludwig-Maximilians-Universität München. Badania Igora Aronsona były wspierane przez Departament Energii USA i fundację Alexandra von Humboldta.