우주를 식민지화할 준비가 되어 있는 진화하는 자기 복제 로봇

“우리는 인간이 실제로 설계를 할 필요가 없는 완전히 새로운 로봇 설계 방식을 발명하려고 노력하고 있습니다.”라고 말했습니다. 앨런 윈필드. “우리는 농부들이 하는 방식으로 인공선택에 해당하는 기계나 로봇을 개발하고 있습니다. 수세기가 아니라 수천년 동안 해왔습니다. 우리가 관심 있는 것은 번식입니다. 로봇. 말 그대로 그런 뜻이에요.”

1980년대 초반부터 소프트웨어와 로봇 시스템 분야에 종사해 온 Winfield는 영국 서부대학교(UWE) 브리스톨 로봇공학 연구소의 인지 로봇공학 교수입니다. 그는 또한 그 배후의 두뇌 중 하나입니다. 자율 로봇의 진화 (ARE) 프로젝트는 UWE, 요크 대학교, 에든버러 네이피어 대학교, 선더랜드 대학교, 암스테르담 Vrije Universiteit Amsterdam이 다년간 수행한 노력입니다. 제작자들은 로봇이 설계되고 제작되는 방식을 바꿀 것이라고 희망합니다. 그리고 그것은 모두 진화생물학의 한 페이지를 빌려온 덕분입니다.

ARE의 기본 개념은 적어도 가정적으로는 간단합니다. 용감한 탐험가 그룹이 행성에 착륙한 곳을 얼마나 많은 공상 과학 영화에서 생각해 볼 수 있습니까? 그리고 계획을 세우려는 최선의 노력에도 불구하고 자신이 무엇을 하든 전혀 준비가 되어 있지 않다는 것을 알게 됩니다. 맞닥뜨리다? 이는 특히 로봇을 보내고 싶은 열악한 시나리오의 현실입니다. 탐험과 다른 생물의 거주 가능성의 경우처럼 장소는 수천만 마일 떨어져 있을 수 있습니다. 행성. 현재 로봇은 다음과 같습니다. 화성 탐사선 그들이 도착했을 때 무엇을 발견하게 될지에 대한 우리의 기대에 따라 지구에 건설되었습니다. 이것이 로봇 공학자들이 취하는 접근 방식입니다. 왜냐하면 이용 가능한 다른 옵션이 없기 때문입니다.

하지만 특수 소프트웨어, 3D 프린터, 로봇 팔, 로봇 팔 등으로 구성된 일종의 소형 공장을 배치하는 것이 가능하다면 어떨까요? 기타 조립 장비 - 발견된 조건에 따라 새로운 종류의 맞춤형 로봇을 제조할 수 있었습니다. 착륙? 이러한 로봇은 환경적 요인과 필요한 작업에 따라 연마될 수 있습니다. 더욱이, 실제 세계와 계산적 진화의 결합을 통해 이러한 로봇의 후속 세대는 이러한 과제를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이것이 바로 자율로봇진화팀이 연구하고 있는 일입니다.

"당신이 지구에 착륙하는 것은 로봇 무리가 아니라 실제로 RoboFab 무리라는 생각입니다." Winfield는 Digital Trends에 그와 그의 조사팀이 참여하고 있는 ARE 로봇 제작업체를 언급하면서 말했습니다. 건물. “RoboFabs에 의해 생산된 로봇은 말 그대로 실제 행성에서 테스트됩니다. 환경을 파악하고 매우 빠르게 어떤 것이 성공할 것인지, 어떤 것이 성공할 것인지 파악합니다. 그렇지 않습니다.”

매트 헤일RoboFab을 구축하고 물리적 로봇을 제조하는 프로세스를 설계하고 있는 Bristol Robotics Lab의 박사후 연구원은 Digital에 말했습니다. 트렌드: “저에게 있어서 가장 중요한 특징은 사람이 디자인한 것이 아니라 진화론적 기술에 의해 자동으로 물리적 로봇이 만들어질 것이라는 점입니다. 연산. 더욱이, 물리적 세계에서 이 개인의 행동은 진화 알고리즘으로 다시 피드백되어 다음에 어떤 로봇이 생산되는지 결정하는 데 도움이 될 것입니다.”

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소프트웨어를 통해 진화 과정을 모방하는 것은 적어도 같은 시대인 1940년대부터 탐구된 개념입니다. 세계 최초의 프로그래밍 가능한 범용 전자 디지털 컴퓨터인 32톤의 거대 컴퓨터 에니악(ENIAC)이 최초로 시동을 걸었습니다. 시간. 그 10년대 후반에 수학자 존 폰 노이만(John von Neumann)은 인공 기계가 자체 복제가 가능하도록 구축되었습니다. 즉, 자체 복사본을 생성하고 더 많은 것을 생성할 수 있음을 의미합니다. 사본.

인공 지능보다 5년 이상 앞선 폰 노이만의 개념은 혁명적이었습니다. 이는 컴퓨터와 컴퓨터를 결합한 인공생명, 즉 ALife로 알려지게 된 분야에 대한 관심을 불러일으켰습니다. 컴퓨터를 사용하여 자연의 생명과 진화를 시뮬레이션하려는 과학 및 생화학 시뮬레이션.

진화 알고리즘은 진정한 현실 세계의 가능성을 보여주었습니다. 예를 들어, 전 NASA 과학자이자 Google 엔지니어인 Jason Lohn이 만든 유전 알고리즘은 실제 NASA 우주 임무에 사용되는 위성 구성 요소를 설계하는 데 사용되었습니다. “나는 자연 선택의 힘에 매료되었습니다”라고 Lohn은 내 책에서 말했습니다. 생각하는 기계. 여러 차례에 걸쳐 알고리즘에 의해 반복된 Lohn의 위성 구성 요소에서 충격적인 점은 무엇입니까? 여러 세대에 걸쳐 그것은 인간의 어떤 설계보다 더 잘 작동했을 뿐만 아니라, 그들도 마찬가지다. Lohn은 "구부러진 종이 클립"처럼 보이는 구성 요소를 기억했습니다.

이것이 바로 ARE 팀이 기대하는 점입니다. 이러한 진화 과정을 통해 생성될 수 있는 로봇이 인간 창조자가 꿈도 꾸지 못했던 방식으로 최적화될 수 있다는 것입니다. 윈필드는 “우리가 환경을 완벽하게 알더라도 인공 진화는 너무도 새로운 해결책을 제시해 어떤 인간도 생각하지 못했을 것”이라고 말했다.

ARE 프로젝트에는 두 가지 주요 부분이 있습니다. “에보스피어.” 소프트웨어 측면을 생태계 관리자라고 합니다. Winfield는 "어떤 로봇이 결합될지"를 결정하는 책임이 있다고 말했습니다. 이 결합 프로세스는 혁신적인 알고리즘을 사용하여 차세대 로봇을 놀라울 정도로 빠르게 반복합니다. 소프트웨어 프로세스는 제조상의 문제나 명백히 결함이 있는 디자인(예: 내부가 보이는 로봇)으로 인해 명백히 실행 불가능할 수 있는 로봇을 필터링합니다. "어린이" 로봇은 통제된 가상 환경에서 학습하며 성공하면 보상을 받습니다. 가장 성공적인 사람들은 자신의 유전자 코드를 복제에 이용할 수 있게 되었습니다.

가장 유망한 후보자는 RoboFab에 전달되어 구축 및 테스트됩니다. RoboFab은 로봇에 전달하기 전에 로봇의 골격을 인쇄하는 3D 프린터(현재 모델에 1개, 최종적으로 3개)로 구성됩니다. Winfield가 "기관"이라고 부르는 것을 부착하기 위한 팔입니다. 바퀴, CPU, 광센서, 서보모터 등 쉽게 조작할 수 없는 부품을 말합니다. 3D 프린팅. 마지막으로 로봇 팔은 각 장기를 본체에 연결해 로봇을 완성한다.

Winfield는 “너무 기술적으로 설명하지는 않겠습니다. 하지만 시뮬레이션의 진화에는 현실 격차라고 부르는 문제가 있습니다.”라고 말했습니다. “시뮬레이션에서만 독점적으로 진화된 것들이 현실 세계에서 실행하려고 하면 일반적으로 잘 작동하지 않는다는 것을 의미합니다. [그 이유는] 시뮬레이션은 단순화이기 때문에 현실 세계를 추상화하는 것입니다. 제한된 컴퓨팅 예산으로는 100% 충실도로 실제 세계를 시뮬레이션할 수 없습니다.”

아무리 노력해도 현실 세계의 실제 역학을 시뮬레이션하는 것은 어렵습니다. 예를 들어 이론상으로는 작동하는 운동이 복잡한 현실에서는 작동하지 않을 수도 있습니다. 센서는 시뮬레이션에서 사용할 수 있는 깔끔한 판독값을 제공하지 않고 정보에 대한 모호한 근사치를 제공할 수 있습니다.

ARE 연구원들은 소프트웨어와 하드웨어를 모두 피드백 루프로 결합함으로써 이 문제를 해결하는 데 큰 진전을 이뤘을 것이라고 생각합니다. 물리적 로봇이 이동하면서 로봇의 성공과 실패가 Ecosystem Manager 소프트웨어에 피드백되어 차세대 로봇이 더욱 잘 적응할 수 있습니다.

부주의한 복제자의 위험

“가장 큰 희망은 앞으로 12개월 정도 안에 시작 버튼을 누르면 이 전체 프로세스가 자동으로 실행되는 것을 볼 수 있다는 것입니다.”라고 Winfield는 말했습니다.

그러나 이것은 우주에 있지 않습니다. 처음에 이 연구에 대한 응용 프로그램은 원자력 발전소 해체를 돕는 것과 같이 지구상의 열악한 시나리오에 초점을 맞출 가능성이 더 높습니다. 헤일은 "실제 작업을 수행하는 진화하는 로봇을 위한 완전 자율 시스템의 궁극적인 목표는 수십 년이 걸릴 것"이라고 말했습니다. Winfield의 말에 따르면 "이질적인 로봇 집단을 진화"시키기 위한 유전자 알고리즘의 사용과 같은 이 프로젝트의 목적은 다음과 같은 유용한 진전을 이룰 것입니다. 집.

프로젝트의 일환으로 팀은 원하는 경우 다른 사람들이 EvoSphere를 구축할 수 있도록 작업물을 오픈 소스 방식으로 공개할 계획입니다. “이것을 입자 가속기와 같은 것이라고 상상해 보세요. 기본 입자, 우리는 뇌-신체 공진화와 그 모든 측면을 연구하고 있습니다." Winfield 말했다.

우주에서 자가 복제 로봇의 타임라인은 그가 은퇴한 후 오랜 시간이 걸릴 가능성이 높습니다. 그는 우리가 자기 복제 우주 로봇의 식민지를 갖게 될 때를 예견합니까? 예, 주의사항이 있습니다. “전자 제품 공급이 제한된 행성에 이 시스템을 보낸다는 사실은 센서와 모터의 제한된 공급은 자원이 유한하기 때문에 도망갈 수 없다는 것을 의미합니다.”라고 그는 말했습니다. 말했다. “시간이 지남에 따라 부품이 고장나기 때문에 이러한 리소스는 줄어들 것입니다. 따라서 어떤 의미에서는 시간이 내장되어 있습니다. RoboFabs를 포함하여 해당 구성 요소가 결국 모두 실패할 것이라는 사실로 인해 제한이 발생합니다. 그들 자신."

그는 아마도 프로젝트가 존재하지 않는 한 존재할 것으로 예상되는 이 "안전 측면"을 분명히 밝히고 싶었습니다. 로봇이 주변에서 재료를 수확하고 이를 사용하여 중요한 장기 구성 요소를 3D 프린팅할 수 있습니다.

“우리가 하드웨어를 중앙 집중화하는 접근 방식을 선호하는 이유는 프로세스를 중지하기 쉽고 프로세스를 종료하기 쉽기 때문입니다.”라고 그는 말했습니다. “우리가 끝내고 싶지 않은 것은 실수로 폰 노이만 복제기. 그건 아주 나쁜 생각이겠죠.”

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