Evoluerende, zelfreplicerende robots klaar om de ruimte te koloniseren

“We proberen, als je wilt, een compleet nieuwe manier uit te vinden om robots te ontwerpen, waarbij geen mensen nodig zijn om daadwerkelijk te ontwerpen,” zei Alan Winveld. “We ontwikkelen het machine- of robotequivalent van kunstmatige selectie op de manier waarop boeren dat doen doen we al niet alleen eeuwen, maar al millennia… Waar wij in geïnteresseerd zijn, is fokken robots. Dat bedoel ik letterlijk.”

Winfield, die sinds het begin van de jaren tachtig met software en robotsystemen werkt, is hoogleraar Cognitieve Robotica in het Bristol Robotics Lab aan de Universiteit van West-Engeland (UWE). Hij is ook een van de breinen achter de Autonome robotevolutie (ARE) project, een meerjarige inspanning uitgevoerd door UWE, de Universiteit van York, Edinburgh Napier University, de Universiteit van Sunderland en de Vrije Universiteit Amsterdam. De makers hopen dat het de manier zal veranderen waarop robots worden ontworpen en gebouwd. En het is allemaal te danken aan het lenen van een pagina uit de evolutionaire biologie.

Het concept achter ARE is, althans hypothetisch, eenvoudig. Hoeveel sciencefictionfilms kun je bedenken waarin een groep onverschrokken ontdekkingsreizigers op een planeet landt en, ondanks hun beste plannen, zijn ze totaal onvoorbereid op wat ze ook doen ontmoeting? Dit is de realiteit voor elk van de onherbergzame scenario's waarin we robots zouden willen sturen, vooral als dat zo is plaatsen kunnen tientallen miljoenen kilometers verderop liggen, zoals het geval is bij de verkenning en mogelijke bewoning van andere planeten. Momenteel houden robots van de Mars-rovers zijn op aarde gebouwd, in overeenstemming met onze verwachtingen van wat ze zullen vinden als ze aankomen. Dit is de aanpak die robotici volgen, omdat er geen andere optie beschikbaar is.

Maar wat als het mogelijk zou zijn om een ​​soort miniatuurfabriek in te zetten – bestaande uit speciale software, 3D-printers, robotarmen en andere assemblageapparatuur – die in staat was nieuwe soorten aangepaste robots te vervaardigen op basis van de omstandigheden waarin deze zich bevond landen? Deze robots kunnen worden aangescherpt op basis van zowel omgevingsfactoren als de taken die van hen worden verlangd. Bovendien kunnen opeenvolgende generaties van deze robots, door een combinatie van real-world en computationele evolutie te gebruiken, nog beter worden gemaakt in deze uitdagingen. Dat is waar het Autonomous Robot Evolution-team aan werkt.

“Het idee is dat wat je op de planeet landt geen stel robots zijn, maar eigenlijk een stel RoboFabs,” Winfield vertelde Digital Trends, verwijzend naar de ARE-robotfabrikanten die hij en zijn team van onderzoekers zijn gebouw. “De robots die vervolgens door de RoboFabs worden geproduceerd, worden letterlijk getest in de echte planetaire omgeving omgeving en je komt er heel snel achter welke succesvol zullen zijn en welke zijn niet."

Matt Hale, een postdoc in het Bristol Robotics Lab die de RoboFab bouwt en het proces ontwerpt waarmee het fysieke robots produceert, vertelde Digital Trends: “Het belangrijkste kenmerk voor mij is dat er een fysieke robot zal worden gemaakt die niet door een persoon is ontworpen, maar in plaats daarvan automatisch door de evolutionaire algoritme. Bovendien zal het gedrag van dit individu in de fysieke wereld terug te vinden zijn in het evolutionaire algoritme, en zo helpen bepalen welke robots vervolgens geproduceerd zullen worden.”

Welkom bij de EvoSphere

Het nabootsen van evolutionaire processen door middel van software is een concept dat al in de jaren veertig van de vorige eeuw is onderzocht, hetzelfde decennium waarin waarmee ENIAC, een 32-tons gevaarte dat de eerste programmeerbare, universele elektronische digitale computer ter wereld was, voor het eerst werd opgestart tijd. In de laatste jaren van dat decennium suggereerde de wiskundige John von Neumann dat er sprake zou kunnen zijn van een kunstmatige machine gebouwd dat in staat was zichzelf te repliceren – wat betekent dat het kopieën van zichzelf zou creëren, die vervolgens meer zouden kunnen creëren kopieën.

Het concept van Von Neumann, dat ruim een ​​half decennium ouder was dan de kunstmatige intelligentie, was revolutionair. Het wekte interesse in het veld dat bekend is geworden als Artificial Life, of ALife, een combinatie van computers wetenschap en biochemie die probeert het natuurlijke leven en de evolutie te simuleren door het gebruik van computers simulaties.

Evolutionaire algoritmen hebben echte beloftes in de echte wereld getoond. Een genetisch algoritme gemaakt door voormalig NASA-wetenschapper en Google-ingenieur Jason Lohn werd bijvoorbeeld gebruikt om satellietcomponenten te ontwerpen die werden gebruikt bij daadwerkelijke NASA-ruimtemissies. ‘Ik was gefascineerd door de kracht van natuurlijke selectie’, vertelde Lohn me voor mijn boek Denkmachines. Wat was schokkend aan de satellietcomponent van Lohn, die door het algoritme over velen werd herhaald generaties lang, is dat het niet alleen beter werkte dan welk menselijk ontwerp dan ook, maar dat het ook totaal onbegrijpelijk was zij ook. Lohn herinnerde zich dat het onderdeel eruitzag als een ‘gebogen paperclip’.

Dit is waar het ARE-team enthousiast over is: dat de robots die kunnen worden gemaakt met behulp van dit evolutionaire proces geoptimaliseerd kunnen worden op een manier waar geen enkele menselijke schepper ooit van zou kunnen dromen. “Zelfs als we de omgeving heel goed kennen, kan kunstmatige evolutie oplossingen bedenken die zo nieuw zijn dat geen mens daaraan gedacht zou hebben,” zei Winfield.

Het ARE-project bestaat uit twee hoofdonderdelen “EvoSphere.” Het softwareaspect wordt de Ecosysteembeheerder genoemd. Winfield zei dat het verantwoordelijk is voor het bepalen “welke robots mogen worden gekoppeld.” Dit paringsproces maakt gebruik van evolutionaire algoritmen om nieuwe generaties robots ongelooflijk snel te itereren. Het softwareproces filtert alle robots eruit die duidelijk niet levensvatbaar zijn, hetzij vanwege fabricageproblemen of duidelijk gebrekkige ontwerpen, zoals een robot die binnenstebuiten verschijnt. ‘Kind’-robots leren in een gecontroleerde virtuele omgeving waar succes wordt beloond. Van de meest succesvolle wordt vervolgens hun genetische code beschikbaar gemaakt voor reproductie.

De meest veelbelovende kandidaten worden doorgegeven aan RoboFab om te bouwen en te testen. De RoboFab bestaat uit een 3D-printer (één in het huidige model, drie uiteindelijk) die het skelet van de robot print, voordat hij deze aan de robot overhandigt arm om wat Winfield ‘de organen’ noemt te bevestigen. Deze verwijzen naar de wielen, CPU's, lichtsensoren, servomotoren en andere componenten die niet gemakkelijk te bedienen zijn 3D-geprint. Ten slotte verbindt de robotarm elk orgaan met het hoofdlichaam om de robot te voltooien.

"Ik zal niet te technisch worden, maar er is een probleem met de evolutie in de simulatie, dat we de realiteitskloof noemen", zei Winfield. “Het betekent dat dingen die uitsluitend in simulatie zijn ontwikkeld, over het algemeen niet zo goed werken als je het in de echte wereld probeert uit te voeren. [De reden daarvoor is] omdat een simulatie een vereenvoudiging is, een abstractie van de echte wereld. Je kunt de echte wereld niet met 100% betrouwbaarheid simuleren met een beperkt computerbudget.”

Hoe je het ook probeert, het is moeilijk om de werkelijke dynamiek van de echte wereld te simuleren. Beweging die in theorie werkt, werkt bijvoorbeeld mogelijk niet in de rommelige realiteit. Sensoren bieden misschien niet het soort zuivere metingen die beschikbaar zijn in simulatie, maar eerder vage benaderingen van de informatie.

Door zowel software als hardware te combineren in een feedbackloop denken de ARE-onderzoekers mogelijk een grote stap te hebben gezet in de richting van de oplossing van dit probleem. Terwijl de fysieke robots rondreizen, kunnen hun successen en mislukkingen worden teruggekoppeld naar de Ecosystem Manager-software, waardoor de volgende generatie robots nog beter kan worden aangepast.

Het risico van onbedoelde replicators

“De grote hoop is dat we ergens in de komende twaalf maanden op de startknop kunnen drukken en dit hele proces automatisch kunnen laten verlopen”, aldus Winfield.

Dit zal echter niet in de ruimte zijn. In eerste instantie zullen de aanvragen voor dit onderzoek zich eerder richten op onherbergzame scenario's op aarde, zoals het helpen ontmantelen van kerncentrales. Hale zei dat het uiteindelijke doel van een “volledig autonoom systeem voor evoluerende robots die een taak in de echte wereld uitvoeren, nog tientallen jaren verwijderd zal zijn”, hoewel er in de tussentijd aspecten van dit project – zoals het gebruik van genetische algoritmen om, in de woorden van Winfield, “een heterogene populatie” van robots te ontwikkelen – zal nuttige vooruitgang boeken dichter bij thuis.

Als onderdeel van het project is het team van plan zijn werk op een open-source manier vrij te geven, zodat anderen EvoSpheres kunnen bouwen als ze dat willen. “Stel je dit voor als een soort equivalent van een deeltjesversneller, behalve dat, in plaats van te studeren elementaire deeltjes, we bestuderen de co-evolutie van hersenen en lichaam en alle aspecten daarvan, ‘Winfield gezegd.

Wat betreft die tijdlijn van zichzelf replicerende robots in de ruimte: het zal waarschijnlijk nog lang duren nadat hij met pensioen gaat. Voorziet hij een tijd waarin we kolonies van zichzelf replicerende ruimterobots zullen hebben? Ja, met kanttekeningen. ‘Het feit dat je dit systeem naar een planeet stuurt met een beperkte voorraad elektronica, een beperkte voorraad sensoren betekent een beperkt aanbod aan motoren dat het ding niet kan weglopen omdat het eindige hulpbronnen zijn”, zegt hij gezegd. “Die middelen zullen afnemen omdat onderdelen na verloop van tijd kapot zullen gaan, dus in zekere zin heb je een ingebouwde tijd beperken vanwege het feit dat deze componenten uiteindelijk allemaal zullen falen – inclusief de RoboFabs zich."

Hij wilde dit ‘veiligheidsaspect’ van het project graag duidelijk maken, dat vermoedelijk zal blijven bestaan ​​zolang het niet wordt uitgevoerd. Het is voor robots mogelijk om materialen uit hun omgeving te verzamelen en deze te gebruiken om kritische orgaancomponenten in 3D te printen.

“De reden dat wij de voorkeur geven aan de aanpak met een gecentraliseerd stukje hardware is dat het gemakkelijk is om het proces te stoppen, het is gemakkelijk om het proces te beëindigen,” zei hij. “Waar we niet mee willen eindigen, is onbedoeld creëren von Neumann-replicatoren. Dat zou een heel slecht idee zijn.”

Aanbevelingen van de redactie

• De toekomst van automatisering: Robots komen eraan, maar ze zullen uw baan niet overnemen
• Protheses waarvoor geen oefening nodig is: de nieuwste doorbraak in de bionica
• Deze robots taseren onkruid dood, zodat boeren geen chemische herbiciden nodig hebben
• Te druk om te rijden? Maak je geen zorgen: deze autonome autobar rijdt naar je toe
• Er is een gigantische EMP-blaster in New Mexico. Maak je geen zorgen, het is hier om ons te beschermen