Robots en evolución y autorreplicantes listos para colonizar el espacio

"Estamos intentando, si se quiere, inventar una forma completamente nueva de diseñar robots que no requiera que los humanos realmente hagan el diseño", dijo Alan Winfield. “Estamos desarrollando la máquina o robot equivalente a la selección artificial de la misma manera que lo hacen los agricultores. hemos estado haciendo durante no sólo siglos, sino durante milenios... Lo que nos interesa es mejorar robots. Lo digo literalmente”.

Winfield, que ha estado trabajando con software y sistemas robóticos desde principios de la década de 1980, es profesor de Robótica Cognitiva en el Laboratorio de Robótica de Bristol de la Universidad del Oeste de Inglaterra (UWE). También es uno de los cerebros detrás del Evolución del robot autónomo (ARE), un esfuerzo de varios años llevado a cabo por la UWE, la Universidad de York, la Universidad Napier de Edimburgo, la Universidad de Sunderland y la Vrije Universiteit Amsterdam. Sus creadores esperan que cambie la forma en que se diseñan y construyen los robots. Y todo gracias a tomar prestada una página de la biología evolutiva.

El concepto detrás de ARE es, al menos hipotéticamente, simple. ¿Cuántas películas de ciencia ficción se te ocurren donde un grupo de intrépidos exploradores aterrizan en un planeta? y, a pesar de sus mejores intentos de planificación, se encuentran completamente desprevenidos para lo que sea que se les presente. ¿encontrar? Esta es la realidad en cualquiera de los escenarios inhóspitos en los que querríamos enviar robots, especialmente cuando esos Los lugares podrían estar a decenas de millones de kilómetros de distancia, como es el caso de la exploración y posible habitación de otros. planetas. Actualmente, robots como el Exploradores de Marte se construyen en la Tierra, de acuerdo con nuestras expectativas de lo que encontrarán cuando lleguen. Este es el enfoque que adoptan los robóticos porque, bueno, no hay otra opción disponible.

Pero, ¿qué pasaría si fuera posible implementar una especie de fábrica en miniatura, compuesta por software especial, impresoras 3D, brazos robóticos y otros equipos de ensamblaje, que fueron capaces de fabricar nuevos tipos de robots personalizados en función de las condiciones que encontraron ¿aterrizaje? Estos robots podrían perfeccionarse tanto en función de los factores ambientales como de las tareas que se les exigen. Es más, utilizando una combinación de evolución computacional y del mundo real, las generaciones sucesivas de estos robots podrían mejorar aún más en estos desafíos. En eso está trabajando el equipo de Evolución del Robot Autónomo.

"La idea es que lo que aterrizas en el planeta no es un grupo de robots, sino un grupo de RoboFabs". Winfield dijo a Digital Trends, refiriéndose a los fabricantes de robots ARE que él y su equipo de investigadores están edificio. “Los robots que luego producen los RoboFabs se prueban literalmente en el mundo planetario real. entorno y, muy rápidamente, descubres cuáles van a tener éxito y cuáles no son."

matt hale, dijo a Digital un postdoctorado en el Laboratorio de Robótica de Bristol que está construyendo RoboFab y diseñando el proceso mediante el cual fabrica robots físicos. Tendencias: “La característica clave para mí es que se creará un robot físico que no fue diseñado por una persona, sino automáticamente por el proceso evolutivo. algoritmo. Además, el comportamiento de este individuo en el mundo físico retroalimentará el algoritmo evolutivo y, por lo tanto, ayudará a dictar qué robots se producirán a continuación”.

Bienvenido a la EvoEsfera

Imitar procesos evolutivos a través del software es un concepto que se ha explorado al menos desde la década de 1940, la misma década en la que en el que ENIAC, un coloso de 32 toneladas que fue la primera computadora digital electrónica programable de uso general del mundo, se encendió por primera vez. tiempo. En los últimos años de esa década, el matemático John von Neumann sugirió que una máquina artificial podría ser construido que era capaz de autorreplicarse, lo que significa que crearía copias de sí mismo, que luego podrían crear más copias.

El concepto de Von Neumann, que precedió a la inteligencia artificial en más de media década, fue revolucionario. Despertó interés en el campo que se conoce como Vida Artificial, o ALife, una combinación de computadora Ciencia y bioquímica que intenta simular la vida natural y la evolución mediante el uso de computadoras. simulaciones.

Los algoritmos evolutivos se han mostrado realmente prometedores en el mundo real. Por ejemplo, un algoritmo genético creado por el ex científico de la NASA e ingeniero de Google Jason Lohn se utilizó para diseñar componentes satelitales utilizados en misiones espaciales reales de la NASA. "Me fascinaba el poder de la selección natural", me dijo Lohn para mi libro. Máquinas pensantes. ¿Qué fue lo sorprendente del componente satelital de Lohn, que fue repetido por el algoritmo durante muchos años? generaciones, es que no sólo funcionó mejor que cualquier diseño humano, sino que era totalmente incomprensible para ellos también. Lohn recordó que el componente parecía un “clip doblado”.

Esto es lo que entusiasma al equipo de ARE: que los robots que se pueden crear mediante este proceso evolutivo puedan optimizarse de una manera que ningún creador humano podría jamás soñar. "Incluso cuando conocemos perfectamente el medio ambiente, la evolución artificial puede generar soluciones tan novedosas que ningún ser humano habría pensado en ellas", dijo Winfield.

Hay dos partes principales en el proyecto ARE. “EvoEsfera”. El aspecto del software se llama Ecosystem Manager. Winfield dijo que es responsable de determinar "qué robots se aparearán". Este proceso de apareamiento utiliza algoritmos evolutivos para iterar nuevas generaciones de robots increíblemente rápido. El proceso de software filtra cualquier robot que pueda ser obviamente inviable, ya sea debido a desafíos de fabricación o a diseños obviamente defectuosos, como un robot que parece del revés. Los robots "niños" aprenden en un entorno virtual controlado donde el éxito será recompensado. Los más exitosos tienen entonces su código genético disponible para la reproducción.

Los candidatos más prometedores se envían a RoboFab para que los construya y los pruebe. El RoboFab consta de una impresora 3D (una en el modelo actual, eventualmente tres) que imprime el esqueleto del robot, antes de entregárselo al robot. brazo para unir lo que Winfield llama "los órganos". Estos se refieren a las ruedas, CPU, sensores de luz, servomotores y otros componentes que no se pueden desmontar fácilmente. Impreso en 3D. Finalmente, el brazo robótico conecta cada órgano al cuerpo principal para completar el robot.

"No voy a entrar demasiado técnico, pero hay un problema con la evolución en la simulación que llamamos la brecha de la realidad", dijo Winfield. “Significa que las cosas que se desarrollan exclusivamente en simulación generalmente no funcionan muy bien cuando se intenta ejecutarlas en el mundo real. [La razón de esto es] porque una simulación es una simplificación, es una abstracción del mundo real. No se puede simular el mundo real con un 100% de fidelidad con un presupuesto informático limitado”.

Por más que lo intentes, es difícil simular la dinámica real del mundo real. Por ejemplo, la locomoción que funciona en teoría puede no funcionar en una realidad confusa. Es posible que los sensores no proporcionen el tipo de lecturas claras disponibles en la simulación, sino más bien aproximaciones difusas de la información.

Al combinar software y hardware en un circuito de retroalimentación, los investigadores de ARE creen que pueden haber dado un gran paso hacia la solución de este problema. A medida que los robots físicos viajan, sus éxitos y fracasos pueden transmitirse al software Ecosystem Manager, garantizando que la próxima generación de robots esté aún mejor adaptada.

El riesgo de replicadores involuntarios

"La gran esperanza es que en algún momento durante los próximos 12 meses, aproximadamente, podamos presionar el botón de inicio y ver todo este proceso ejecutándose automáticamente", dijo Winfield.

Sin embargo, esto no será en el espacio. Inicialmente, es más probable que las aplicaciones de esta investigación se centren en escenarios inhóspitos en la Tierra, como ayudar a desmantelar plantas de energía nuclear. Hale dijo que el objetivo final de un "sistema totalmente autónomo para robots en evolución que realicen una tarea del mundo real está a varias décadas de distancia", aunque mientras tanto, algunos aspectos Los resultados de este proyecto, como el uso de algoritmos genéticos para, en palabras de Winfield, “evolucionar una población heterogénea” de robots, permitirán avances útiles más cerca de hogar.

Como parte del proyecto, el equipo planea publicar sus trabajos en código abierto, para que otros puedan construir EvoSpheres si así lo desean. “Imagínese esto como una especie de equivalente de un acelerador de partículas, excepto que, en lugar de estudiar partículas elementales, estamos estudiando la coevolución cerebro-cuerpo y todos los aspectos de eso”, Winfield dicho.

En cuanto a esa línea de tiempo de robots autorreplicantes en el espacio, es probable que sea mucho después de que él se jubile. ¿Prevé un momento en el que tendremos colonias de robots espaciales autorreplicantes? Sí, con salvedades. “El hecho de que envíes este sistema a un planeta con un suministro limitado de productos electrónicos, un suministro limitado de sensores, un suministro limitado de motores significa que la cosa no puede escapar porque son recursos finitos”, dijo. dicho. "Esos recursos disminuirán porque las piezas fallarán con el tiempo, por lo que, en cierto sentido, tienes un tiempo incorporado límite debido al hecho de que todos esos componentes eventualmente fallarán, incluidos los RoboFabs ellos mismos."

Quería dejar claro este "aspecto de seguridad" del proyecto, que, presumiblemente, existirá mientras no esté terminado. Es posible que los robots recolecten materiales de su entorno y los utilicen para imprimir en 3D componentes de órganos críticos.

"La razón por la que preferimos el enfoque que tiene un hardware centralizado es que es fácil detener el proceso, es fácil detenerlo", dijo. “Lo que no queremos hacer es crear inadvertidamente Replicadores de von Neumann. Sería una muy mala idea”.

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