Еволюціонуючі, самовідтворювані роботи, готові колонізувати космос

«Ми намагаємося, якщо хочете, винайти абсолютно новий спосіб проектування роботів, який не вимагає від людей фактичного проектування», — сказав Алан Вінфілд. «Ми розробляємо машину або робота, еквівалентну штучному відбору, як це роблять фермери робили не просто століттями, а тисячоліттями... Нас цікавить розведення роботів. Я маю на увазі це буквально».

Вінфілд, який працює з програмним забезпеченням і роботизованими системами з початку 1980-х років, є професором когнітивної робототехніки в Брістольській лабораторії робототехніки в Університеті Західної Англії (UWE). Він також є одним із головних ідей Еволюція автономного робота (ARE), багаторічний проект UWE, Йоркського університету, Единбурзького університету Нейпір, Сандерлендського університету та Vrije Universiteit Amsterdam. Його творці сподіваються, що це змінить спосіб проектування та виготовлення роботів. І все це завдяки запозиченню сторінки з еволюційної біології.

Концепція ARE, принаймні гіпотетично, проста. Скільки науково-фантастичних фільмів ви можете згадати про те, де група відважних дослідників висаджується на планеті і, незважаючи на їхні найкращі спроби планування, виявляються зовсім не готовими до будь-чого зустріч? Це реальність для будь-якого негостинного сценарію, за якого ми можемо захотіти відправити роботів, особливо коли вони місця можуть бути віддалені на десятки мільйонів миль, як і у випадку дослідження та можливого проживання інших планети. В даний час такі роботи, як Марсоходи побудовані на Землі відповідно до наших очікувань щодо того, що вони побачать, коли прибудуть. Це підхід робототехніків, тому що іншого варіанту немає.

Але що, якби можна було розгорнути свого роду мініатюрну фабрику, що складається зі спеціального програмного забезпечення, 3D-принтерів, рук роботів і інше складальне обладнання — яке могло виробляти нові види нестандартних роботів на основі будь-яких умов посадка? Цих роботів можна відшліфувати як відповідно до факторів навколишнього середовища, так і завдань, які перед ними вимагаються. Більше того, використовуючи поєднання еволюції реального світу та комп’ютерної еволюції, послідовні покоління цих роботів можуть стати ще кращими у вирішенні цих завдань. Саме над цим працює команда Autonomous Robot Evolution.

«Ідея полягає в тому, що те, що ви висаджуєте на планеті, — це не купа роботів, а насправді купа RoboFabs», Вінфілд сказав Digital Trends, посилаючись на виробників роботів ARE, якими він і його команда дослідників є будівля. «Роботи, які потім виробляються RoboFabs, буквально випробовуються на реальній планеті і дуже швидко ви зрозумієте, які з них матимуть успіх, а які не є."

Метт Хейл, постдоктор у Брістольській лабораторії робототехніки, який створює RoboFab і проектує процес, за допомогою якого він виготовляє фізичних роботів, розповів Digital Тенденції: «Ключовою особливістю для мене є те, що фізичний робот буде створений не людиною, а автоматично еволюційним процесом. алгоритм. Більше того, поведінка цієї людини у фізичному світі буде зворотним зв’язком з еволюційним алгоритмом і таким чином допоможе диктувати, які роботи будуть створені далі».

Ласкаво просимо до EvoSphere

Імітація еволюційних процесів за допомогою програмного забезпечення — це концепція, яку досліджували принаймні ще в 1940-х роках, у тому самому десятилітті ENIAC, 32-тонний колос, який був першим у світі програмованим електронним цифровим комп’ютером загального призначення, був запущений вперше час. В останні роки того десятиліття математик Джон фон Нейман припустив, що штучна машина може бути побудований, здатний самовідтворюватися — тобто створюватиме свої копії, які потім створюватимуть більше копій.

Концепція фон Неймана, яка передувала штучному інтелекту більш ніж на півдесятка років, була революційною. Це викликало інтерес до галузі, яка стала відомою як штучне життя або ALife, поєднання комп’ютерних наука та біохімія, яка намагається моделювати природне життя та еволюцію за допомогою комп’ютера моделювання.

Еволюційні алгоритми показали справжні перспективи в реальному світі. Наприклад, генетичний алгоритм, створений колишнім науковцем NASA та інженером Google Джейсоном Лоном, був використаний для розробки супутникових компонентів, які використовуються в реальних космічних місіях NASA. «Я був зачарований силою природного відбору», — сказав мені Лон для моєї книги Мислячі машини. Що було шокуючим у супутниковому компоненті Lohn, який повторювався алгоритмом протягом багатьох поколінь полягає в тому, що він не тільки працював краще, ніж будь-який людський задум, але й був абсолютно незрозумілим їх також. Лон згадав, що компонент виглядав як «зігнута скріпка».

Ось що в захваті команди ARE — що роботи, які можна створити за допомогою цього еволюційного процесу, можуть виявитися оптимізованими таким чином, про який не міг навіть мріяти жоден творець-людина. «Навіть коли ми чудово знаємо навколишнє середовище, штучна еволюція може запропонувати настільки нові рішення, що жодній людині вони б не спали на думку», — сказав Вінфілд.

Є дві основні частини проекту ARE «EvoSphere». Програмний аспект називається менеджером екосистеми. Вінфілд сказав, що він відповідає за визначення, «яких роботів можна спаровувати». Цей процес сполучення використовує еволюційні алгоритми для неймовірно швидкого повторення нових поколінь роботів. Процес програмного забезпечення відфільтровує будь-яких роботів, які можуть бути явно нежиттєздатними через труднощі у виробництві або явно недосконалий дизайн, як-от робот, який виглядає навиворіт. Роботи-«дитини» навчаються в контрольованому віртуальному середовищі, де успіх буде винагороджений. У найуспішніших потім їхній генетичний код стає доступним для відтворення.

Найперспективніших кандидатів передають RoboFab для створення та тестування. RoboFab складається з 3D-принтера (один у поточній моделі, зрештою три), який друкує скелет робота, перш ніж передати його роботу руку, щоб прикріпити те, що Вінфілд називає «органами». Це стосується коліс, процесорів, датчиків світла, серводвигунів та інших компонентів, які не можуть бути легко 3D-друк. Нарешті, рука робота з’єднує кожен орган з основним корпусом, щоб завершити робота.

«Я не буду надто технічним, але є проблема з еволюцією моделювання, яку ми називаємо розривом реальності», — сказав Вінфілд. «Це означає, що речі, які розробляються виключно в симуляції, зазвичай не дуже добре працюють, коли ви намагаєтеся запустити їх у реальному світі. [Це пояснюється] тим, що симуляція — це спрощення, це абстракція реального світу. Ви не можете змоделювати реальний світ зі 100% точністю з обмеженим обчислювальним бюджетом».

Як би ви не намагалися, важко змоделювати реальну динаміку реального світу. Наприклад, рух, який працює в теорії, може не працювати в безладній реальності. Датчики можуть не забезпечувати чисті показання, доступні в симуляції, а радше нечіткі наближення інформації.

Об’єднавши програмне та апаратне забезпечення в цикл зворотного зв’язку, дослідники ARE вважають, що вони, можливо, зробили великий крок до вирішення цієї проблеми. Коли фізичні роботи подорожують, їхні успіхи та невдачі можуть повертатися до програмного забезпечення Ecosystem Manager, забезпечуючи ще кращу адаптацію наступного покоління роботів.

Ризик ненавмисних реплікаторів

«Велика надія полягає в тому, що приблизно протягом наступних 12 місяців ми зможемо натиснути кнопку «Пуск» і побачити, як весь цей процес запускається автоматично», — сказав Вінфілд.

Однак це буде не в космосі. Спочатку програми для цього дослідження, швидше за все, будуть зосереджені на негостинних сценаріях на Землі, таких як допомога у виведенні з експлуатації атомних електростанцій. Гейл сказав, що кінцева мета «повністю автономної системи для еволюції роботів, які виконують завдання в реальному світі, залишиться через кілька десятиліть», хоча тим часом аспекти цього проекту — наприклад, використання генетичних алгоритмів для, за словами Вінфілда, «розвинути неоднорідну популяцію» роботів — зробить корисні досягнення ближче до додому.

У рамках проекту команда планує випустити свої роботи з відкритим вихідним кодом, щоб інші могли створити EvoSpheres, якщо захочуть. «Уявіть собі це як свого роду еквівалент прискорювача частинок, за винятком того, що замість вивчення елементарних частинок, ми вивчаємо коеволюцію мозок-тіло та всі її аспекти», Вінфілд сказав.

Що стосується хронології самовідтворюваних роботів у космосі, ймовірно, це буде ще довго після його виходу на пенсію. Чи передбачає він час, коли ми матимемо колонії космічних роботів, що самовідтворюються? Так, із застереженнями. «Той факт, що ви відправляєте цю систему на планету з обмеженим запасом електроніки, обмеженим запасом датчиків, обмежений запас двигунів означає, що ця річ не може втекти, тому що це обмежені ресурси», – він сказав. «Ці ресурси зменшаться, оскільки деталі з часом виходять з ладу, тож у певному сенсі у вас є вбудований час обмеження через той факт, що всі ці компоненти в кінцевому підсумку вийдуть з ладу, включаючи RoboFabs самі».

Він хотів прояснити цей «аспект безпеки» проекту, який, імовірно, існуватиме до тих пір, поки він не роботи можуть збирати матеріали з навколишнього середовища та використовувати їх для 3D-друку найважливіших компонентів органів.

«Причина, чому ми віддаємо перевагу підходу з централізованим апаратним забезпеченням, полягає в тому, що процес легко зупинити, легко вбити процес», — сказав він. «Чого ми не хочемо закінчити, так це ненавмисного створення реплікатори фон Неймана. Це була б дуже погана ідея».

Рекомендації редакції

• Майбутнє автоматизації: роботи приходять, але вони не заберуть вашу роботу
• Протезування, яке не потребує практики: всередині останнього прориву в біоніці
• Ці роботи знищують бур’яни до смерті, тому фермерам не потрібні хімічні гербіциди
• Занадто шумно, щоб їздити? Не переживайте — цей автономний автомобіль-бар під’їде до вас
• У Нью-Мексико є гігантський бластер EMP. Не хвилюйтеся, він тут, щоб захистити нас