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首個活體機器人誕生:青蛙細胞生成,超級計算機設計

2020/01/15機器人383

人工智障網(wǎng):首個活體機器人誕生:青蛙細胞生成,超級計算機設計人工智能

全球首個用細胞做成的活體機器人,已經(jīng)誕生了。

不是設想,不是科幻,是實實在在登上頂級期刊的科學研究。

而且不用金屬、塑料打造,采用青蛙表皮細胞和心臟細胞重組。

這就是頂級期刊《美國科學院院報》(PNAS)最新發(fā)表的驚人研究,來自美國佛蒙特大學和塔弗茨大學團隊。

論文通訊作者約書亞·邦加(Joshua Bongard)說:

它們既不是傳統(tǒng)的機器人,也不是已知的動物物種。這是一種活的、可編程的有機體。

合著者邁克爾·萊文(Michael Levin)也表示:

這是全新的生命形式。它們從未在地球上出現(xiàn)過。

這些機器人,被命名為Xenobots。

研究者認為,其在水性介質(zhì)中行動的特性,展示了未來無限的可能性:清理海洋中的微塑料污染,作為可生物降解的藥物輸送機器人等等。

但當它被展示在大眾面前時,立即引起了許多人的恐慌。

是的,有科幻電影《異形》、《異星覺醒》內(nèi)味了。網(wǎng)友紛紛表示:嚇死我了。

人工智障網(wǎng):首個活體機器人誕生:青蛙細胞生成,超級計算機設計人工智能

外媒《連線》則用四個字來形容:毛骨悚然。

活體機器人,到底是怎么一回事?

Xenobots:首個活體機器人

這個名叫Xenobot的“異形機器人”,長度不到1毫米,是非洲爪蛙心臟細胞(收縮細胞)和表皮細胞(被動細胞)的結(jié)合。

結(jié)合的依據(jù),是佛蒙特大學的超級計算機集群Deep Green設計出來的模型。

研究人員在這個具有20000臺筆記本電腦計算能力的集群上演算了一種進化算法。

在反復試驗當中,用類似自然選擇的方式,將性能較差的模型設計剔除。

代碼已開源,地址見文末

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這兩種細胞都是研究人員從爪蛙胚胎干細胞中分化得到的。

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研究人員先將胚胎細胞切開。

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細胞被切開的兩個部分,單獨進行培養(yǎng)。

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而后將二者慢慢進行重建。

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最后,按照超級計算機模擬出來的設計,用鑷子和電極對這個重塑的細胞進行“雕琢”。

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所重塑的細胞形狀各異,有的是楔形,有的是拱形。

在下圖中,頂部的綠色部分是被動細胞,而底部紅、綠交替的部分便是主動細胞。

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△綠色為表皮細胞,紅色為心臟細胞

通過心臟細胞產(chǎn)生的收縮,Xenobot能在水性介質(zhì)中移動。

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△已調(diào)整為8倍速

不單單能直線行進,也能轉(zhuǎn)圈圈。

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不同于金屬、塑料打造的機器人,Xenobot是完全可生物降解的。

并且,它還具有自我修復能力。

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論文通訊作者Joshua Bongard介紹:

我們把機器人切成了兩半,結(jié)果它不僅能把自己縫合起來,其后還能繼續(xù)活動。

有趣的是,如果你將這個機器人翻轉(zhuǎn)過來,它就像烏龜翻了個個兒背朝下,會失去移動能力。

計算機+生物,跨界合作

這項研究由佛蒙特大學計算機科學系教授約書亞·邦加的團隊主導。

論文一作是山姆·克里格曼。佛蒙特大學博士研究生,致力于進化機器人的研究。

人工智障網(wǎng):首個活體機器人誕生:青蛙細胞生成,超級計算機設計人工智能△山姆·克里格曼(Sam Kriegman)

通訊作者約書亞·邦加教授博士畢業(yè)于蘇黎世大學,現(xiàn)在是佛蒙特大學計算機科學系教授,形態(tài)演化與認知實驗室負責人,研究重點是進化機器人技術(shù),進化計算和物理模擬。

人工智障網(wǎng):首個活體機器人誕生:青蛙細胞生成,超級計算機設計人工智能△約書亞·邦加(Josh Bongard)

而組裝機器人的工作,主要由塔夫茨大學生物系教授邁克爾·萊文團隊完成。

人工智障網(wǎng):首個活體機器人誕生:青蛙細胞生成,超級計算機設計人工智能△邁克爾·萊文(Michael Levin)

異星覺醒?

研究者們認為,Xenobot的特性展示了其未來無限的可能性。它們可以被用來清理海洋中的微塑料污染,定位和消化有毒物質(zhì),或者進入人體血管,精準輸送藥物、清楚動脈壁上的斑塊等等。

但或許,這樣的一個“異形”機器人,會讓你想起科幻電影《異星覺醒》:一個單細胞就能毀天滅地。

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已經(jīng)有網(wǎng)友表示受到了驚嚇:

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論文一作山姆·克里格曼(Sam Kriegman)坦承,這項研究帶來了新的道德問題:這類機器人的未來變體可能具有神經(jīng)系統(tǒng)和認知能力。

我認為重要的是,這項研究是公開的,社會可以對其進行討論,政策制定者也能有針對性地指定最佳行動方案。

論文的另一位作者,塔夫茨大學教授邁克爾·萊文(Michael Levin)也指出,這種恐懼并非不合理。但他認為,他們的工作是在幫助人們更好地理解這類系統(tǒng)。

這項研究正是對人們所擔憂的事情的直接貢獻。

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