Учёные создали биологических «роботов», способных собирать подобные себе структуры / Хабр
Учёные из Вермонтского университета, Университета Тафтса и Института биологического инжиниринга им. Виса объявили о создании совершенно новой формы биологического воспроизводства живых организмов, и применили это открытие для создания первых самовоспроизводящихся живых роботов. Работа «Kinematic self-replication in reconfigurable organisms» с описанием открытия была опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Учёные назвали своих живых роботов Ксеноботами. Они собраны из клеток лягушки. Эти искусственные организмы, разработанные на компьютере и собранные вручную, могут плавать в чашке Петри, и собирать у себя во рту, похожем на рот Pac-Man, «детёнышей». Через несколько дней эти «детёныши» становятся такими же Ксеноботами, способными так же двигаться и порождать новых.
Но не всё так радужно. По сути, учёные смогли заставить скопления клеток собирать из других клеток скопления меньшего размера, которые при определённых условиях также могут двигаться.
Процесс начинается с изолирования клеток эмбриона из лягушачьей икры. Эти клетки прилипают друг к другу, стягиваясь в чашке Петри в шарик. Кроме того, эти клетки способны к самоорганизации, такой, что у наружных клеток появляются т.н. реснички. Они движутся по кругу, отталкиваясь от окружающей среды. Со временем соседние клетки начинают координировать движение ресничек таким образом, что весь шарик из клеток крутит ими синхронно.
В результате шарик начинает двигаться, и будет двигаться в отсутствии препятствий в чашке Петри до двух недель, пока не истратит всю энергию. Суть открытия учёных состоит в том, что если разместить в чашке Петри вместе с этими шариками отдельные клетки, движущиеся шарики начинают собирать их в центре круга, по которому двигаются.
Если достать эти новые скопления из чашки Петри и поместить их в новую среду с обилием дополнительных клеток, то эти скопления немного вырастут, втягивая в себя дополнительные клетки, и в итоге тоже начнут двигаться.
Такой процесс неэффективен, потому что второе поколение клеточных скоплений получается меньше первого, и ходит по меньшему кругу. Чтобы решить эту проблему, учёные изменили форму изначальных скоплений. А чтобы понять, какую форму лучше использовать, учёные запустили компьютерную симуляцию, в которой способность разных форм собирать клетки испытывали в компьютерной симуляции. Получилось, что наиболее эффективной формой для сбора клеток оказался полутороид.
Для получения такой формы учёным пришлось сплющивать шарики, делать надрез и вновь придавать им объём. Зато полученные «пакмэны» смогли выдавать потомство, способное произвести ещё три поколения «роботов». Но все последующие поколения тоже приходилось «дорабатывать» при помощи скальпеля.
Далее исследователи представили себе ситуацию, при которой в чашке Петри находятся незамкнутые электрические цепи с кучей проводов, и в некоторых случаях замыкание этих проводов может принести пользу. Случайные движения шарообразных скоплений клеток могут привести к тому, что они будут случайным образом замыкать цепь. На этом основании учёные заявили, что их скопления клеток проделывают «полезную работу в виде побочного эффекта самовоспроизводства».
Использование компьютерного алгоритма для поиска способа преобразования необычного биологического явления в эквивалент сборочного конвейера для роботов можно считать интересной идеей, однако это никак нельзя назвать «изобретением первых в мире роботов, способных к воспроизводству», как об этом написали в некоторых СМИ.
Роботы помогают биологам — blog.rudnyi.ru/ru
Современная биология основана на кибернетической парадигме — организм собирает информацию, перерабатывает ее, а затем действует. В этом смысле организм ведет себя точно также как робот.
Такой взгляд на животных позволяет биологам свести наблюдаемую целенаправленность в действиях животных по сути дела к иллюзии. Например, известный биолог Эрнст Майр так говорил о целенаправленности в природе:
‘Целенаправленное действие особи, поскольку оно обусловлено свойствами её генетического кода, целенаправленно не более и не менее, чем действия счётно-решающего устройства, которое реагирует на различные сигналы в соответствии с заложенной в него программой. Это, если можно так сказать, чисто механическая целенаправленность.’
Тем не менее, биологи обычно не любят сравнения организмов с роботами. Если биолог говорит вам о возникновении сознания в ходе эволюции, то практически беспроигрышный ответ заключается в переводе разговора на роботов. Если организмы, описанные в цитате Майра, обладают сознанием, то в этом случае сознание должно быть у роботов. Скорее всего биолог будет возражать — дежурный ответ сводится к тому, что роботы не могут размножаться и что они артефакты человека, животные же размножаются и существуют сами по себе.
Движение по использованию роботов при изучении биологии в основном идет от робототехников. Они говорят, что робототехника, вдохновленная биологией, создала таким роботов, что пора переходить к биологии, вдохновленной робототехникой. Появляются биологии, согласные с робототехниками. Например, этолог В. А. Непомнящих в 2012 году опубликовал обзор ‘Поведение «аниматов» как модель поведения животных‘ . Анимат — это робот, но не каждый робот является аниматом:
‘От бионических разработок аниматы отличаются тем, что в них должны быть воплощены не отдельные «патенты природы», а, как уже отмечено выше, фундаментальные принципы, определяющие поведение живых организмов, — те принципы, в силу которых это поведение отличается от поведения машин.’
‘Эти особенности аниматов открывают новые возможности для биологии. В самом деле, лучшая проверка наших знаний о механизмах адаптивного поведения животного в его естественной среде — это воссоздать по возможности полный аналог животного и посмотреть, насколько поведение такого аналога и в самом деле адаптивно в той же самой среде.
’
Я бы сказал, что определение анимата напоминает порочный круг, но, как бы то ни было, в обзоре приводятся примеры аниматов-роботов, разработка которых по мнению Непомнящих была полезной для биологов.
Другое направление исследований связано с внедрением роботов в социальные группы животных. Если животные признают робота за своего (за конспецифика), то изменение поведения робота позволяет проверить гипотезы биологов о поведении социальных групп организмов. Вначале поведение робота было жестко запрограммировано, далее поведение робота стало адаптивным, а затем включили обучение. Это позволяет проверить еще большее количество гипотез о социальной жизни животных.
Такие эксперименты позволяют заново взглянуть на вопрос об элементах сознания у животных и роботов. Если использование роботов позволяет получить новые знания в биологии, то в данном случае становится труднее совмещать утверждения о примитивах сознания в живом и отрицать наличия такового у роботов. Правда, число публикаций о внедрении роботов в социальные коллективы животных пока еще невелико и они по всей видимости не достигли широких масс биологов.
В заключение отмечу, что недавно в журнале сравнительной психологии появилась статья ‘Использование роботов-животных для привлечения интереса к сравнительной психологии‘ . Статья начинается с утверждения, что все меньше и меньше студентов приходят изучать сравнительную психологию. Решение — привлечь достижения робототехников. Я бы сказал, что воспитанные таким образом студенты уже не будут отрицать наличия элементов сознания у роботов. Кадры решают все.
Информация
В. А. Непомнящих, Поведение «аниматов» как модель поведения животных, Этология и зоопсихология, №2(6), 2012, 17 стр.
Landgraf, Tim, Gregor HW Gebhardt, David Bierbach, Pawel Romanczuk, Lea Musiolek, Verena V. Hafner, and Jens Krause. Animal-in-the-Loop: Using Interactive Robotic Conspecifics to Study Social Behavior in Animal Groups. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, 2021, 4:11.1–11.21.
Brahmandam, Divija, Riley Wincheski, Carl Latino, and Charles Abramson.
The Use of Robotic Animals to Increase Interest in Comparative Psychology. International Journal of Comparative Psychology 33 (2020).
Обсуждение
https://evgeniirudnyi.livejournal.com/250967.html
90 000 ученых создают новое поколение живых роботов 90 001 90 002 В прошлом году группа биологов и специалистов по информатике из Университета Тафтса и Университета Вермонта (UVM) создала новые крошечные самовосстанавливающиеся биологические машины из клеток лягушки под названием «ксеноботы», которые могут передвигаться, толкать полезную нагрузку и даже демонстрировать коллективное поведение в присутствии роя других ксеноботов.Приготовьтесь к Xenobots 2.0.
Та же команда создала формы жизни, которые самостоятельно собирают тело из отдельных клеток, не требуют движения мышечных клеток и даже демонстрируют возможность записываемой памяти. Ксеноботы нового поколения также двигаются быстрее, ориентируются в различных средах и имеют более длительный срок службы, чем первая версия, и они по-прежнему могут работать вместе в группах и исцелять себя в случае повреждения.
Результаты нового исследования были опубликованы сегодня в журнале Science Robotics.
По сравнению с Xenobots 1.0, в котором автоматы миллиметрового размера были сконструированы «сверху вниз» путем ручного размещения ткани и хирургического формирования кожи и сердечных клеток лягушки для создания движения, следующая версия Xenobots использует «нижний подход «вверх». Биологи из Tufts взяли стволовые клетки из эмбрионов африканской лягушки Xenopus laevis (отсюда и название «ксеноботы») и позволили им самособраться и превратиться в сфероиды, где некоторые из клеток через несколько дней дифференцировались, производя крошечные реснички. похожие на волосы выступы, которые перемещаются вперед и назад или вращаются определенным образом. Вместо того, чтобы использовать сердечные клетки, созданные вручную, чьи естественные ритмические сокращения позволяли первоначальным ксеноботам суетиться, реснички дают новым сфероидальным ботам «ноги» для быстрого перемещения по поверхности. У лягушки или человека, если на то пошло, реснички обычно находятся на слизистых поверхностях, например, в легких, чтобы помочь вытеснить патогены и другие инородные материалы.
На ксеноботах они перепрофилированы, чтобы обеспечить быстрое передвижение.
Ксеноботы снуют на ресничках и могут работать стаями. (Источник: Дуг Блэкистон)
«Мы являемся свидетелями удивительной пластичности клеточных коллективов, которые строят рудиментарное новое «тело», совершенно отличное от своего стандартного — в данном случае лягушки — несмотря на совершенно нормальный геном», сказал Майкл Левин, заслуженный профессор биологии и директор Центра открытий Аллена в Университете Тафтса и автор исследования. «У эмбриона лягушки клетки объединяются, чтобы создать головастика. Здесь, вне этого контекста, мы видим, что клетки могут переназначать свои генетически закодированные аппаратные средства, такие как реснички, для новых функций, таких как передвижение. Удивительно, что клетки могут спонтанно брать на себя новые роли и создавать новые планы тела и поведения без длительных периодов эволюционного отбора для этих функций».
«В каком-то смысле ксеноботы очень похожи на традиционных роботов.
Только мы используем клетки и ткани, а не искусственные компоненты, чтобы построить форму и создать предсказуемое поведение». сказал старший научный сотрудник Дуг Блэкистон, который был одним из первых авторов исследования вместе с лаборантом Эммой Ледерер. «С точки зрения биологии этот подход помогает нам понять, как клетки взаимодействуют друг с другом во время развития, и как мы можем лучше контролировать эти взаимодействия».
Посмотрите, как Майкл Левин беседует с Крисом Андерсоном из TED о своей работе.
В то время как ученые Тафтса создавали физические организмы, ученые из UVM были заняты компьютерным моделированием различных форм ксеноботов, чтобы увидеть, могут ли они демонстрировать различное поведение как индивидуально, так и в группах. Используя кластер суперкомпьютеров Deep Green в Vermont Advanced Computing Core компании UVM, команда под руководством ученых-компьютерщиков и экспертов по робототехнике Джоша Бонгарда и Сэма Кригмана смоделировала Xenbots в сотнях тысяч случайных условий окружающей среды, используя эволюционный алгоритм.
Эти симуляции использовались для выявления ксеноботов, которые наиболее способны работать вместе в роях, чтобы собирать большие кучи обломков в поле частиц 9.0003
«Мы знаем задачу, но совершенно не очевидно — для людей — как должен выглядеть удачный проект. Вот тут-то и появляется суперкомпьютер, который просматривает пространство всех возможных роев ксеноботов, чтобы найти рой, который лучше всего справляется со своей задачей», — говорит Бонгард. «Мы хотим, чтобы ксеноботы выполняли полезную работу. Прямо сейчас мы даем им простые задачи, но в конечном итоге мы стремимся создать новый вид живого инструмента, который мог бы, например, очищать микропластик в океане или загрязняющие вещества в почве».
Оказывается, новые ксеноботы намного быстрее и лучше справляются с такими задачами, как сбор мусора, чем прошлогодняя модель, работая вместе в рое, чтобы подметать чашку Петри и собирать большие кучи частиц оксида железа. Они также могут покрывать большие плоские поверхности или перемещаться по узким капиллярным трубкам.
Эти исследования также предполагают, что моделирование in silico может в будущем оптимизировать дополнительные функции биологических ботов для более сложного поведения. Одной из важных функций, добавленных в обновлении Xenobot, является возможность записи информации.
Теперь с памятью
Главной особенностью робототехники является возможность записывать память и использовать эту информацию для изменения действий и поведения робота. Имея это в виду, ученые Тафтса разработали Xenobots с возможностью чтения/записи для записи одного бита информации, используя флуоресцентный репортерный белок под названием EosFP, который обычно светится зеленым. Однако при воздействии света с длиной волны 390 нм белок вместо этого излучает красный свет.
В клетки эмбрионов лягушек вводили информационную РНК, кодирующую белок EosFP, до того, как стволовые клетки вырезали для создания ксеноботов. Взрослые ксеноботы теперь имеют встроенный флуоресцентный переключатель, который может записывать воздействие синего света около 39 часов.
0 нм.
Исследователи протестировали функцию памяти, позволив 10 ксеноботам плавать вокруг поверхности, одна точка на которой освещена лучом света с длиной волны 390 нм. Через два часа они обнаружили, что три бота излучают красный свет. Остальные остались в своем первоначальном зеленом цвете, эффективно записывая «путешествие» ботов.
Это доказательство принципа молекулярной памяти может быть расширено в будущем для обнаружения и регистрации не только света, но и наличия радиоактивного загрязнения, химических загрязнителей, лекарств или болезненных состояний. Дальнейшая разработка функции памяти может позволить записывать несколько стимулов (больше битов информации) или позволить ботам выделять соединения или изменять поведение при восприятии стимулов.
«Когда мы добавим ботам больше возможностей, мы сможем использовать компьютерное моделирование для разработки их более сложных моделей поведения и способности выполнять более сложные задачи», — сказал Бонгард. «Потенциально мы могли бы спроектировать их не только для сообщения об условиях в их среде, но также для изменения и исправления условий в их среде».
Используя флуоресцентный белок, ксеноботы регистрируют воздействие синего света, становясь зеленым (Источник: Дуг Блэкистон
Ксенобот, Heal Thyself
«Биологические материалы, которые мы используем, имеют много функций, которые мы хотели бы когда-нибудь реализовать в ботах — клетки могут действовать как датчики, двигатели для движения, коммуникационные и вычислительные сети, а также записывающие устройства для хранения информации», — сказал Левин. «Ксеноботы и будущие версии биологических ботов могут делать то, что их металлические и пластиковые аналоги делают с трудом, — это конструировать свой собственный план тела по мере роста и созревания клеток, а затем ремонтировать и восстанавливать себя, если они повреждены. Исцеление — естественная особенность живых организмов, и она сохраняется в биологии ксеноботов».
Новые ксеноботы были удивительно искусны в лечении и закрывали большую часть серьезной рваной раны во всю длину наполовину своей толщины в течение 5 минут после травмы.
Все пострадавшие боты смогли в итоге залечить рану, восстановить свою форму и продолжить свою работу, как и раньше.
Еще одним преимуществом биологического робота, добавляет Левин, является метаболизм. В отличие от металлических и пластиковых роботов, клетки биологического робота могут поглощать и расщеплять химические вещества и работать как крошечные фабрики, синтезирующие и выделяющие химические вещества и белки. Вся область синтетической биологии, которая в основном была сосредоточена на перепрограммировании одноклеточных организмов для производства полезных молекул, теперь может быть использована для этих многоклеточных существ
Как и оригинальные ксеноботы, модернизированные боты могут прожить до десяти дней на своих эмбриональных запасах энергии и выполнять свои задачи без дополнительных источников энергии, но они также могут работать на полной скорости в течение многих месяцев, если их держать в «супе» из питательные вещества.
Что на самом деле ищут ученые
Увлекательное описание биологических ботов и того, чему мы можем у них научиться, представлено в выступлении Майкла Левина на конференции TED.
В своем выступлении на TED Talk профессор Левин описывает не только замечательный потенциал крошечных биологических роботов для выполнения полезных задач в окружающей среде или, возможно, в терапевтических целях, но также указывает на то, что может быть наиболее ценным преимуществом этого исследования — использование ботов. понять, как отдельные клетки объединяются, общаются и специализируются для создания более крупного организма, как это происходит в природе для создания лягушки или человека. Это новая модельная система, которая может стать основой для регенеративной медицины.
Ксеноботы и их преемники также могут дать представление о том, как многоклеточные организмы возникли из древних одноклеточных организмов, и об истоках обработки информации, принятия решений и познания в биологических организмах.
Осознавая огромное будущее этой технологии, Университет Тафтса и Университет Вермонта учредили Институт компьютерно спроектированных организмов (ICDO), который будет официально запущен в ближайшие месяцы и объединит ресурсы каждого университета и внешних источников для создавать живых роботов со все более сложными возможностями.
Конечной целью исследователей Tufts и UVM является не только изучение всего спектра биологических роботов, которые они могут создать; это также означает понимание взаимосвязи между «аппаратным обеспечением» генома и «программным обеспечением» клеточных коммуникаций, которые используются для создания организованных тканей, органов и конечностей. Тогда мы сможем получить больший контроль над этим морфогенезом для регенеративной медицины и лечения рака и болезней старения.
Ученые открыли биологических «роботов», способных к самовоспроизведению
это просто фантазии?
Это реальная жизнь?
by John Wenz
Эти маленькие персиковые шарики на самом деле являются искусственно созданными биороботами, снятыми камерой
Что нового — Это тревожное и захватывающее нововведение является последним достижением в зарождающейся науке о ксеноботах. Эти биологические роботы, впервые созданные в январе 2020 года, на самом деле представляют собой шарики стволовых клеток, полученных из клеток африканских когтистых лягушек. Сначала у этих ботов была единственная цель: двигаться вперед. С тех пор боты развили свои моторные навыки и получили новые возможности, включая память и способность взаимодействовать с окружающей средой.
Скорее, авторы исследования называют это похожее на жизнь поведение «самовоспроизведением», а не размножением:
«Способность генетически немодифицированных клеток реконфигурироваться в кинематические саморепликаторы, поведение, ранее не наблюдаемое у растений или животных, и тот факт, что эта уникальная репликативная стратегия возникает спонтанно, а не развивается в результате специфического отбора, еще раз иллюстрирует пластичность развития, доступную в биологическом дизайне», — пишут авторы.
Внутреннее устройство ксеноботов.
Дуглас Блэкистон, и др. др. Почему это важно — Эти боты выглядят живыми, поэтому стоит подумать о том, как мы определяем «жизнь». Согласно НАСА, жизнь — это «самоподдерживающаяся химическая система, способная к дарвиновской эволюции», хотя некоторые ученые могут не согласиться с этим определением (привет, вирусы).
Это недифференцированные стволовые клетки, что означает, что они являются клетками без цели. Они также не ведут себя как типичный организм — возможно, поэтому то, как они размножаются, не похоже ни на что в природе.
Этот метод самовоспроизведения, тем не менее, может рассказать нам кое-что о первых организмах, существовавших на Земле, и даже об организмах, существующих в других местах Вселенной, в обитаемых мирах. На заре существования нашей планеты самособирающиеся пептиды стали способны к самовоспроизведению, «и, таким образом, представляли собой самую раннюю стадию эволюции жизни», пишут авторы. Этот теоретический этап жизни предшествовал появлению РНК — схемы, которую ДНК использует для преобразования генетической информации в белки. Жизнь, какой мы ее знаем сегодня — основанная на ДНК — возникла еще позже в истории Земли.
Однако стоит задуматься о том, как эти боты могут не только дать представление о происхождении жизни, но и открыть новые горизонты для биологии и робототехники.
Хотя это может выглядеть как странная хлопья Pac-Man, на самом деле это сложный искусственный организм.
Дуглас БлэкистонКак они это сделали — Чтобы создать ксеноботов, исследователи сначала удаляют стволовые клетки из очень ранней стадии развития эмбриона лягушки, называемой бластулой. Стволовые клетки — это своего рода клетки-строители, которые еще не специализируются на определенных типах клеток, таких как клетки мозга или мышечные клетки.
Эти клетки «чистого листа» затем помещают в солевой раствор, который побуждает клетки агломерироваться в сферы примерно по 3000 клеток в каждой.
Через три дня у сфер появились реснички или волосовидные придатки, которые позволяют им взаимодействовать с окружающей средой. Затем исследователи помещают сфероиды в чашку Петри вместе с 60 000 других стволовых клеток. Невероятно, но сфероиды как бы собирают другие стволовые клетки в более мелкие структуры примерно по 50 стволовых клеток в каждой.
Эти мини-сферы, в свою очередь, перемещаются и при столкновении с другими стволовыми клетками начинают процесс заново, создавая «новых» ксеноботов по ходу дела. В случае этого эксперимента стволовых клеток было достаточно только для создания двух новых наборов сфер. Тем не менее, это означает, что первоначальные сферы существовали достаточно долго, чтобы увидеть своих внуков.
Чтобы максимизировать экспериментальные результаты, исследователи соединили их с алгоритмом машинного обучения, который помог определить определенные характеристики, такие как размер и форма сферы, а также местность, с которой они столкнулись на своем пути.
Что дальше — Аспект алгоритма имеет значение, когда речь заходит о будущих применениях этой странной технологии. Команда, стоящая за этим исследованием, например, считает, что компьютерное моделирование может позволить ксеноботам иметь новые формы и функции — гибкость, присущую стволовым клеткам, в том числе и на биологическом уровне.
Представьте себе «ботов» из стволовых клеток, которые доставляют лекарства через труднопроходимые системы, такие как, например, гематоэнцефалический барьер.
«Было показано, что методы проектирования ИИ способны использовать эту гибкость, чтобы преувеличивать это поведение и, возможно, в будущем направлять его к более полезным формам», — пишут авторы.
Abstract: Все живые системы увековечивают себя посредством роста в теле или на теле с последующим расщеплением, почкованием или рождением. Мы обнаружили, что синтетические многоклеточные ансамбли также могут воспроизводиться кинематически, перемещая и сжимая диссоциированные клетки в своем окружении в функциональные самокопии. Эта форма сохранения, ранее невиданная ни в одном организме, возникает спонтанно в течение нескольких дней, а не развивается в течение тысячелетий. Мы также показываем, как методы искусственного интеллекта могут создавать сборки, которые откладывают потерю способности к репликации и выполняют полезную работу в качестве побочного эффекта репликации.
