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具有AI大脑的智能机器人正在学习进化并能合成原始细胞

2019-02-08 15:3068机器人网编辑:南方发布人气:


由智能机器人学习引导的水包油系统的演变提供了对生命起源的研究
 
配备 AI 的机器人系统可以使合成原始细胞进化,这有助于解开地球上形成的复杂生命。利用机器学习的全自动系统也有助于理解其他复杂的化学系统。
 
水包油液滴通常用作原始细胞模型,因为虽然化学上简单,但它们可以表现出复杂的细胞样行为,例如运动和分裂。然而,为了弄清楚特定的液滴性质(包括粘度,密度和表面张力)如何导致不同的行为,必须改变液滴配方。问题是即使只有四种成分的液滴,排列也很大。
 
现在,Lee Cronin 在英国格拉斯哥大学的实验室开发了一个机器人平台,可制作不同的水包油液滴配方,分析它们的行为,然后使用进化算法和机器学习来预测和选择行为。然后,它可以为下一代液滴开发新的和改进的配方。
 
克罗宁说这个平台可以用来看看一个系统变得足够复杂到多个共存特征需要多长时间,以及这些特征如何需要“发明”更好的化学记忆,类似于遗传指令,变成生命 - 喜欢。“这将有助于告诉我们预生命系统如何能够开发出与生命的基因组学和翻译机器一样复杂的东西,”克罗宁解释道。
该装置使用机器人,可分配多达六种不同的表面活性剂水溶液。然后将其与染料一起混合四种不同量的油,并将它们加入到表面活性剂溶液中以形成水包油液滴。相机对胶滴进行拍摄,同时图像识别软件识别,分类和量化其行为,包括移动,分割和振动。
 
通过改变油和水组分,该团队在两天内测试了近 400 种随机混合物。运动和分裂是最常见的行为,但其他行为包括蜂拥,融合,脉冲和排序。“那些能够蜂拥或涌向的水滴非常令人惊讶,因为它们必须能够”互相感知“,”克罗宁说。“我们怀疑这可能是由于静电充电造成的。”
 
通过识别行为,研究人员随后通过遗传算法将数据反馈给机器人,测试了系统进化更好液滴的能力。然后他们运行算法 30 代,选择最快的移动液滴。最终结果是液滴比其前辈快 14 倍。
 
“让整个系统自主运行对我们来说是一项重大成就,”克罗宁说。“有可能看到演化过程在我们眼前发生。” 进一步分析表明,该方法可以基于液滴组成预测液滴行为,使系统能够找到稀有蜂群行为的新配方。
 
“他们发现了一种令人惊讶的各种不同的液滴运动模式,我觉得这很有趣,” 德国柏林技术大学研究液滴物理学的 Holger Stark 说。“这种方法应该适用于不同的化学和物理系统。”
 
克罗宁同意并说材料化学家可能会以这种方式发现新材料。他补充说,接下来的挑战是使液滴更像生命。“我们的目标是像细胞一样对细胞进行编程,并且还旨在嵌入更复杂的化学反应,以便更长的进化运行可以选择并产生更像生命的细胞。”
(来源:未知)




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