Sich entwickelnde, sich selbst reproduzierende Roboter, die bereit sind, den Weltraum zu kolonisieren

„Wir versuchen, wenn Sie so wollen, eine völlig neue Art der Roboterkonstruktion zu erfinden, bei der es nicht erforderlich ist, dass Menschen die Konstruktion tatsächlich übernehmen“, sagte er Alan Winfield. „Wir entwickeln das Maschinen- oder Roboteräquivalent der künstlichen Selektion auf die Art und Weise, wie es Landwirte tun Das machen wir nicht nur seit Jahrhunderten, sondern schon seit Jahrtausenden … Was uns interessiert, ist die Züchtung Roboter. Das meine ich wörtlich.“

Winfield, der sich seit den frühen 1980er Jahren mit Software und Robotersystemen beschäftigt, ist Professor für kognitive Robotik am Bristol Robotics Lab der University of the West of England (UWE). Er ist auch einer der Köpfe dahinter Autonome Roboterentwicklung (ARE)-Projekt, ein mehrjähriges Projekt, das von UWE, der University of York, der Edinburgh Napier University, der University of Sunderland und der Vrije Universiteit Amsterdam durchgeführt wird. Seine Schöpfer hoffen, dass es die Art und Weise verändern wird, wie Roboter entworfen und gebaut werden. Und das alles dank einer Anleihe aus der Evolutionsbiologie.

Das Konzept hinter ARE ist, zumindest hypothetisch, einfach. Wie viele Science-Fiction-Filme fallen Ihnen ein, in denen eine Gruppe unerschrockener Entdecker auf einem Planeten landet? und trotz ihrer besten Planungsversuche sind sie auf alles, was ihnen bevorsteht, völlig unvorbereitet begegnen? Dies ist die Realität für jedes der unwirtlichen Szenarios, in die wir Roboter schicken möchten, insbesondere wenn dies der Fall ist Orte könnten Dutzende Millionen Meilen entfernt sein, wie es auch bei der Erkundung und möglichen Besiedlung anderer der Fall ist Planeten. Derzeit sind Roboter wie die Marsrover werden auf der Erde gebaut, entsprechend unseren Erwartungen an das, was sie bei ihrer Ankunft vorfinden werden. Dies ist der Ansatz, den Robotiker verfolgen, weil es keine andere Option gibt.

Aber was wäre, wenn es möglich wäre, eine Art Miniaturfabrik einzusetzen – bestehend aus spezieller Software, 3D-Druckern, Roboterarmen usw andere Montageausrüstung – die in der Lage war, je nach den vorgefundenen Bedingungen neue Arten von kundenspezifischen Robotern herzustellen Landung? Diese Roboter könnten sowohl an Umweltfaktoren als auch an die von ihnen geforderten Aufgaben angepasst werden. Darüber hinaus könnten nachfolgende Generationen dieser Roboter durch eine Kombination aus realer und rechnerischer Evolution diese Herausforderungen noch besser meistern. Daran arbeitet das Autonomous Robot Evolution-Team.

„Die Idee ist, dass das, was man auf dem Planeten landet, keine Ansammlung von Robotern ist, sondern tatsächlich eine Ansammlung von RoboFabs.“ Winfield sagte gegenüber Digital Trends und bezog sich dabei auf die ARE-Roboterhersteller, die er und sein Ermittlerteam sind Gebäude. „Die Roboter, die dann von den RoboFabs hergestellt werden, werden buchstäblich auf dem realen Planeten getestet Umgebung und Sie finden sehr schnell heraus, welche erfolgreich sein werden und welche sind nicht."

Matt Hale, ein Postdoktorand am Bristol Robotics Lab, der die RoboFab baut und den Prozess entwirft, mit dem sie physische Roboter herstellt, sagte gegenüber Digital Trends: „Das Schlüsselmerkmal für mich ist, dass ein physischer Roboter geschaffen wird, der nicht von einem Menschen entworfen wurde, sondern automatisch von der Evolution.“ Algorithmus. Darüber hinaus wird das Verhalten dieses Individuums in der physischen Welt in den Evolutionsalgorithmus einfließen und so dazu beitragen, zu bestimmen, welche Roboter als nächstes produziert werden.“

Willkommen im EvoSphere

Die Nachahmung evolutionärer Prozesse durch Software ist ein Konzept, das mindestens bereits in den 1940er Jahren, also im selben Jahrzehnt, erforscht wurde Zum ersten Mal wurde ENIAC in Betrieb genommen, ein 32 Tonnen schwerer Koloss, der der weltweit erste programmierbare elektronische Allzweck-Digitalcomputer war Zeit. In den letzten Jahren dieses Jahrzehnts schlug der Mathematiker John von Neumann vor, dass es sich um eine künstliche Maschine handeln könnte gebaut, das in der Lage war, sich selbst zu reproduzieren – was bedeutet, dass es Kopien von sich selbst erstellte, die dann weitere erstellen konnten Kopien.

Von Neumanns Konzept, das mehr als ein halbes Jahrzehnt älter war als die künstliche Intelligenz, war revolutionär. Es weckte das Interesse an dem Bereich, der als künstliches Leben oder ALife, eine Kombination aus Computer, bekannt wurde Wissenschaft und Biochemie, die versucht, natürliches Leben und Evolution mithilfe von Computern zu simulieren Simulationen.

Evolutionäre Algorithmen haben sich als echtes Versprechen für die reale Welt erwiesen. Beispielsweise wurde ein genetischer Algorithmus des ehemaligen NASA-Wissenschaftlers und Google-Ingenieurs Jason Lohn verwendet, um Satellitenkomponenten zu entwerfen, die bei tatsächlichen NASA-Weltraummissionen verwendet werden. „Ich war fasziniert von der Kraft der natürlichen Selektion“, erzählte mir Lohn für mein Buch Denkende Maschinen. Was war schockierend an Lohns Satellitenkomponente, die vom Algorithmus über viele hinweg wiederholt wurde? Generationen hindurch funktionierte es nicht nur besser als jedes menschliche Design, es war auch völlig unverständlich sie auch. Lohn erinnerte sich, dass das Bauteil wie eine „verbogene Büroklammer“ aussah.

Das ist es, worüber das ARE-Team begeistert ist – dass die Roboter, die mit diesem Evolutionsprozess erstellt werden können, auf eine Weise optimiert werden könnten, von der kein menschlicher Schöpfer jemals träumen könnte. „Selbst wenn wir die Umwelt genau kennen, kann die künstliche Evolution Lösungen hervorbringen, die so neuartig sind, dass kein Mensch auf sie gekommen wäre“, sagte Winfield.

Das ARE-Projekt besteht aus zwei Hauptteilen „EvoSphere.“ Der Softwareaspekt wird Ökosystemmanager genannt. Winfield sagte, dass es dafür verantwortlich sei, zu bestimmen, „welche Roboter gepaart werden dürfen“. Dieser Paarungsprozess nutzt evolutionäre Algorithmen, um unglaublich schnell neue Generationen von Robotern hervorzubringen. Der Softwareprozess filtert alle Roboter heraus, die aufgrund von Herstellungsproblemen oder offensichtlich fehlerhaften Konstruktionen, wie beispielsweise einem Roboter, der von innen nach außen aussieht, offensichtlich unrentabel sind. „Kind“-Roboter lernen in einer kontrollierten virtuellen Umgebung, in der Erfolg belohnt wird. Den Erfolgreichsten wird dann ihr genetischer Code zur Reproduktion zur Verfügung gestellt.

Die vielversprechendsten Kandidaten werden zum Bauen und Testen an RoboFab weitergeleitet. Das RoboFab besteht aus einem 3D-Drucker (einer im aktuellen Modell, drei später), der das Skelett des Roboters druckt, bevor er es an den Roboter übergibt Arm, um das zu befestigen, was Winfield „die Organe“ nennt. Diese beziehen sich auf Räder, CPUs, Lichtsensoren, Servomotoren und andere Komponenten, die nicht ohne weiteres verfügbar sind 3D-gedruckt. Schließlich verbindet der Roboterarm jedes Organ mit dem Hauptkörper, um den Roboter fertigzustellen.

„Ich werde nicht zu technisch werden, aber es gibt ein Problem mit der Evolution in der Simulation, das wir Realitätslücke nennen“, sagte Winfield. „Das bedeutet, dass Dinge, die ausschließlich in Simulationen entwickelt werden, im Allgemeinen nicht sehr gut funktionieren, wenn man versucht, sie in der realen Welt auszuführen. [Der Grund dafür ist], weil eine Simulation eine Vereinfachung ist, eine Abstraktion der realen Welt. Mit einem begrenzten Rechenbudget kann man die reale Welt nicht mit 100 %iger Genauigkeit simulieren.“

So sehr Sie sich auch bemühen, es ist schwierig, die tatsächliche Dynamik der realen Welt zu simulieren. Beispielsweise funktioniert eine Fortbewegung, die in der Theorie funktioniert, in der chaotischen Realität möglicherweise nicht. Sensoren liefern möglicherweise nicht die Art sauberer Messwerte, die in Simulationen verfügbar sind, sondern eher unscharfe Annäherungen an die Informationen.

Durch die Kombination von Software und Hardware in einer Rückkopplungsschleife glauben die ARE-Forscher, dass sie möglicherweise einen großen Schritt zur Lösung dieses Problems gemacht haben. Während die physischen Roboter herumreisen, können ihre Erfolge und Misserfolge an die Ecosystem Manager-Software zurückgemeldet werden, um sicherzustellen, dass die nächste Generation von Robotern noch besser angepasst ist.

Das Risiko unbeabsichtigter Replikatoren

„Die große Hoffnung besteht darin, dass wir irgendwann in den nächsten 12 Monaten den Startknopf drücken und sehen können, wie dieser gesamte Prozess automatisch abläuft“, sagte Winfield.

Dies wird jedoch nicht im Weltraum sein. Anfänglich werden sich Anwendungen für diese Forschung eher auf unwirtliche Szenarien auf der Erde konzentrieren, beispielsweise auf die Unterstützung bei der Stilllegung von Kernkraftwerken. Hale sagte, dass das endgültige Ziel eines „völlig autonomen Systems für sich entwickelnde Roboter, die eine Aufgabe in der realen Welt erledigen“ noch mehrere Jahrzehnte entfernt sei, obwohl es inzwischen einige Aspekte gebe Dieses Projekt – etwa der Einsatz genetischer Algorithmen, um, in Winfields Worten, „eine heterogene Population“ von Robotern zu entwickeln – wird nützliche Fortschritte näher bringen heim.

Als Teil des Projekts plant das Team, seine Arbeiten in einer Open-Source-Form zu veröffentlichen, sodass andere EvoSpheres erstellen können, wenn sie möchten. „Stellen Sie sich das als eine Art Äquivalent eines Teilchenbeschleunigers vor, nur dass es nicht studiert Elementarteilchen untersuchen wir die Koevolution von Gehirn und Körper und alle Aspekte davon“, sagte Winfield sagte.

Was die Zeitleiste selbstreplizierender Roboter im Weltraum betrifft, so wird sie wahrscheinlich noch lange nach seiner Pensionierung stattfinden. Sieht er eine Zeit voraus, in der wir Kolonien selbstreproduzierender Weltraumroboter haben werden? Ja, mit Vorbehalten. „Die Tatsache, dass Sie dieses System auf einen Planeten mit einem begrenzten Vorrat an Elektronik schicken, einem begrenzten Vorrat an Sensoren, ein begrenzter Vorrat an Motoren bedeutet, dass das Ding nicht weglaufen kann, weil diese endliche Ressourcen sind“, er sagte. „Diese Ressourcen werden abnehmen, weil Teile mit der Zeit ausfallen. In gewisser Weise gibt es also eine eingebaute Zeit Aufgrund der Tatsache, dass diese Komponenten letztendlich alle ausfallen werden – einschließlich der RoboFabs – ist die Grenze begrenzt sich."

Es war ihm ein Anliegen, diesen „Sicherheitsaspekt“ des Projekts deutlich zu machen, der vermutlich so lange bestehen bleiben wird, wie es nicht der Fall ist Es ist für Roboter möglich, Materialien aus ihrer Umgebung zu entnehmen und diese für den 3D-Druck kritischer Organkomponenten zu verwenden.

„Der Grund dafür, dass wir den Ansatz mit zentralisierter Hardware bevorzugen, liegt darin, dass es einfach ist, den Prozess zu stoppen und abzubrechen“, sagte er. „Was wir am Ende nicht wollen, ist, versehentlich etwas zu erschaffen von Neumann-Replikatoren. Das wäre eine sehr schlechte Idee.“

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