宇宙に植民地化する準備ができている、進化する自己複製ロボット

自律ロボット進化シミュレーションロボット — マット・ヘイル/自律ロボットの進化

「もしよろしければ、私たちは人間が実際に設計を行う必要のない、全く新しいロボット設計方法を発明しようとしているのです」と氏は語った。アラン・ウィンフィールド. 「私たちは、農家が行う方法で人工選抜に相当する機械やロボットを開発しています。何世紀もの間ではなく、何千年もの間行われてきた…私たちが興味があるのは繁殖ですロボット。文字通りそれを意味します。」

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不注意によるレプリケーターのリスク

ウィンフィールド氏は、1980 年代初頭からソフトウェアとロボットシステムに取り組んでおり、西イングランド大学 (UWE) のブリストルロボティクス研究室の認知ロボティクスの教授です。彼はまた、自律ロボットの進化 (ARE) プロジェクト。UWE、ヨーク大学、エディンバラ・ネーピア大学、サンダーランド大学、アムステルダム自由大学によって実施された複数年にわたる取り組み。開発者らは、ロボットの設計と構築の方法を変えることを望んでいます。それはすべて、進化生物学からページを借りたおかげです。

ARE の背後にある概念は、少なくとも仮説上は単純です。勇敢な探検家のグループが惑星に着陸する SF 映画を何本思いつきますか? そして、最善を尽くして計画を立てたにもかかわらず、何をするにも全く準備ができていないことに気づきます。出会い？これは、ロボットを送り込みたいと思われるあらゆる過酷なシナリオの現実です。特に、他の生物の探査や居住の可能性の場合と同様に、場所は数千万マイル離れている可能性があります。惑星。現在、ロボットのようなものは、火星探査車彼らが到着したときに何が見つかるかという私たちの期待に従って、地球上に構築されています。他に利用可能な選択肢がないため、これがロボット工学者が採用するアプローチです。

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ソフトウェアを介して進化のプロセスを模倣するという概念は、少なくとも 1940 年代、つまり 1940 年代から研究されてきました。世界初のプログラマブル汎用電子デジタルコンピュータである重量 32 トンの巨像 ENIAC が初めて起動されました。時間。その 10 年代の後半、数学者ジョンフォンノイマンは、人工機械は次のようなものである可能性があると示唆しました。自己複製できるように構築されています。つまり、自分自身のコピーを作成し、その後、さらに多くのコピーを作成することができます。コピー。

フォンノイマンの概念は、人工知能より 5 年以上も前から存在しており、革命的でした。それは、コンピュータと人工生命、または ALife として知られるようになった分野への関心を引き起こしました。コンピューターを使用して自然の生命と進化をシミュレートしようとする科学と生化学シミュレーション。

進化したアルゴリズムは、現実世界での真の可能性を示しています。たとえば、元 NASA 科学者で Google エンジニアのジェイソン・ローンによって作成された遺伝的アルゴリズムは、実際の NASA 宇宙ミッションで使用される衛星コンポーネントの設計に使用されました。「私は自然選択の力に魅了されました」とローンは著書の中で語った。 思考機械. ローンの衛星コンポーネントで衝撃的だったのは、アルゴリズムによって何度も反復されたことです。何世代にもわたって、それは人間の設計よりもうまく機能しただけでなく、完全に理解できなかったということです。彼らも同様です。ローン氏は、そのコンポーネントが「曲がったペーパークリップ」のように見えたことを思い出しました。

これが ARE チームが興奮していることです。この進化のプロセスを使用して作成できるロボットが、人間の作成者が夢にも思わなかった方法で最適化されることが判明する可能性があるのです。「私たちが環境を完全に知っている場合でも、人工進化は人間が思いつかないほど斬新な解決策を思いつくことがあります」とウィンフィールド氏は言う。

ARE プロジェクトには 2 つの主要な部分があります。「エヴォスフィア」。ソフトウェア面はエコシステムマネージャーと呼ばれます。ウィンフィールド氏は、「どのロボットが交配するか」を決定する責任があると述べた。この交配プロセスでは、進化的アルゴリズムを使用して、新世代のロボットを信じられないほど迅速に反復します。ソフトウェアプロセスは、製造上の問題や、裏返しに見えるロボットなど、明らかに設計に欠陥があるために、明らかに実行不可能である可能性のあるロボットを除外します。「子供」ロボットは、成功すれば報酬が得られる制御された仮想環境で学習します。最も成功した人々は、その遺伝コードを生殖に利用できるようになります。

最も有望な候補が RoboFab に渡されて構築およびテストされます。 RoboFab は、ロボットに引き渡す前にロボットの骨格を印刷する 3D プリンター (現在のモデルでは 1 台、最終的には 3 台) で構成されています。ウィンフィールドが「臓器」と呼ぶものを取り付けるための腕。これらは、ホイール、CPU、光センサー、サーボモーター、および容易に入手できないその他のコンポーネントを指します。 3Dプリント。最後にロボットアームが各器官を本体に配線してロボットが完成します。

「あまり専門的な話はしませんが、シミュレーションの進化には現実ギャップと呼ばれる問題があります」とウィンフィールド氏は言う。「つまり、シミュレーションのみで進化させたものは、一般的に現実世界で実行してみるとあまりうまく機能しないということです。 [その理由は] シミュレーションは単純化したものであり、現実世界を抽象化したものであるためです。限られたコンピューティング予算で現実世界を 100% 忠実にシミュレートすることはできません。」

どんなに努力しても、現実世界の実際のダイナミクスをシミュレートするのは困難です。たとえば、理論上は機能する移動運動でも、混乱した現実では機能しない可能性があります。センサーは、シミュレーションで得られるような正確な読み取り値を提供せず、情報のあいまいな近似値を提供する場合があります。

ソフトウェアとハードウェアの両方をフィードバックループに組み合わせることで、ARE 研究者らはこの問題の解決に向けて大きな一歩を踏み出した可能性があると考えています。物理的なロボットが移動すると、その成功と失敗が Ecosystem Manager ソフトウェアにフィードバックされ、次世代のロボットがさらに適切に適応できるようになります。

不注意によるレプリケーターのリスク

「大きな期待は、今後 12 か月以内に、スタートボタンを押して、このプロセス全体が自動的に実行されるのを確認できるようになるということです」とウィンフィールド氏は語った。

ただし、これは宇宙では起こりません。当初、この研究の用途は、原子力発電所の廃炉支援など、地球上での過酷なシナリオに焦点を当てる可能性が高くなります。ヘイル氏は、「現実世界のタスクを実行する進化したロボットのための完全自律システム」の最終目標は数十年かかるが、その間にはさまざまな側面があると述べた。ウィンフィールド氏の言葉を借りれば、ロボットの「異種混合集団を進化させる」ための遺伝的アルゴリズムの使用など、このプロジェクトは有益な進歩をもたらし、家。

プロジェクトの一環として、チームはその作品をオープンソース形式でリリースする予定で、他の人が必要に応じて EvoSphere を構築できるようにします。「これを粒子加速器と同等のものとして想像してください。ただし、研究する代わりに素粒子、私たちは脳と体の共進化とそのあらゆる側面を研究しています」とウィンフィールド氏言った。

宇宙での自己複製ロボットのタイムラインに関しては、おそらく彼が引退してからずっと後になるだろう。彼は、自己複製する宇宙ロボットのコロニーが出現する時代を予見しているのでしょうか? はい、注意事項があります。「電子機器の供給が限られている惑星にこのシステムを送り込んでいるという事実は、センサーやモーターの供給が限られているということは、それらは有限の資源であるため、物体が逃げることができないことを意味します。」言った。「時間の経過とともに部品が故障するため、これらのリソースは減少します。つまり、ある意味、時間は組み込まれているのです」 RoboFab を含むこれらのコンポーネントは最終的にすべて失敗するという事実により、制限が適用されます。彼ら自身。"