EvoSphere:系统机器人物理进化

机器人领域近些年来取得了许多令人振奋的进步,而新机器人设计一般仍由人类工程师构思受自然生物进化启发后,荷兰Vrije大学阿姆斯特丹AEiben教授旨在显示机器人设计可能不必以这种方式受约束。取而代之的是,他们可以向新一代传递其优异特征,允许他们适应不熟悉环境命名EvoSphere系统总有一天可以允许机器人执行任务,而任务至今远非我们所能实现。

自然选择进化从根本上决定了地球生命的每一个可想象方面数十亿多年中,最适应环境的生物更有可能复制并传基因给新一代,这一原则使他们即使在某些最极端环境中也能生存

今日,许多研究者正努力从这些原则中提取并应用到我们自己物理技术中iben教授在Vrije大学阿姆斯特丹解释

在一个系统里,在不为人知的环境中运行的机器人可以收集环境信息,评估执行任务性能,并使用这些数据构思新一代机器人的设计 — — 机器人可以更有效地执行这些任务。直接相似遗传突变 代代代相传生物中出现 随着时间的推移 可能优于竞争者

机器人进化可能对我们大有裨益 — — 有可能允许用户在严酷和无法进入的环境中执行高难度任务。归根结底,仍然有许多挑战需要应对才能实现。Eiben研究这些系统如何运作, 并探索有一天现实生活中如何实现这些系统。

从软件转硬件
进化机器人开发可能听起来像雄心技术飞跃, 但它肯定不是没有先例数十年来,研究者一直期望生物进化启发开发新计算机算法,这些算法可产生基于当前性能的新一代更有效的解决方案使用进化算法优化机器人的想法20多年以来一直存在,但尝试主要限于模拟,因为技术生成机器人子孙并不存在进化算法现已证明在广泛的优化任务中高度成功:从分子分析新药候选者到工程新航天器

研究以全新方式提供开发机器人的方法和技巧:演化而不是手势设计

近似进化至今都发生在完全数字空间 Eiben认为我们现在正处在新技术飞跃的顶端进化计算法范式变换 进化发生地 从生物元件向软件的重大转换机器人进化表示二次重大转换:从软件转硬件

向物理世界的相似过渡已经见诸于物联网-即物理物体分组使用传感器收集环境信息,然后处理并通过互联网与其他设备分享数据Eiben使用术语“事物演化”描述进化机器人新现象

仍然需要问几个关键题才能实现事物进化并大规模实际实施最迫切问题包括如何选择机器人'父母'和如何生产机器人'子'构造机器人子子子, 解决方案在于三维打印和自动化集成基于当前技术水平 制造'新生'机器人 还需要人手一段时间关于选择父母问题,可应用适配原理为此目的,机器人的适配性可评价其执行用户指定某些任务的能力可自动化赋能算法选择,但用户循环是额外的可能性,可引导隐式主观偏向,难以从公式中捕捉

选择育种或自然选择
Eiben通过研究确定了两种可能方法来应对这些挑战第一组类比于农民广泛使用的选择育种-他们明年可以选择哪些作物播种,基于特征包括收成、口味和对疾病的抗药性。

用户通过相似监督机器人进化方法引导进程,选择哪些机器人应基于其优异性能复制,并代代相传重复选择,直到高性能设计实现这种方法有其长处,但如果任务或环境条件改变,用户则需要重新遍历整个过程 — — 这可能耗时费钱。

或非监督方法较不相似农作,更面向野生生态系统自然演化机器人自己决定和谁交配改善过程会慢一些,但正如Eiben解释的那样,方法比养殖场假设更多自主性

非监督进化不使用进化优化器,而是持续适配力,允许系统长时间运行而不直接由人监督进化过程永无休止,允许机器人流畅适应新任务和新假想,用户不需额外成本或时间从这个意义上讲,没有最终解决某个问题的办法,机器人进化仍然是无限的

三角生活
建立物进化背景后 下一个主要挑战将是 判定机制 硬件方法特别是,这需要确定机器人硬件的哪些方面实际上可以演化可能包括形状、传感器数位或机制向其他机器人移动信号

此外,需要决定新代机器人应如何搭建:它们是工程师手工制作的,还是完全自动化过程制造的,如3D打印iben开发出事物进化总概念框架,工作机器人进化系统的基本需求是整合所有必要组件的适当系统架构并定义三大系统组件

进化机器人很容易适应严酷的外星环境可被用来搭建功能化解决机制,免得对人类生命构成不必要的风险

三角形的第一个角可被视之为'分娩诊所',在那里创建新机器人设计-类似于创建由生物基因型编码的pheno类型(植物或动物)。机器人基因型由编程器接收,并用三维打印创建物理设计拷贝-同时装配预构传感器和电动器,并附在基因型判定位置上

第二角,新生机器人穿透“护士圈 ”, 向个体机器人提供学习环境并控制身体执行简单任务 — — 增加他们在现实世界成功机率如果机器人在这个阶段表现不良, 机器人可以从系统中取出, 身体回收, 保证他们的缺陷特征不传递给后代

机器人获取苗圃必备技能后,即被视为肥沃的Adult并转入三角形的最后角:真实世界机器人必须生存 执行用户指令 并有可能选择复制并会传递新基因类型到三角形的第一个角 — — 完全能洞察到如何进一步改进设计。

介绍:EvoSphere
确定三大关键阶段时,生命三角确保机器人复制不需局限于单一方法-因此不必事先判定进化应如何演化Eiben引入EvoSphere研究平台, 研究智能机进化并设计实用假想

EvoSphere由机器人编译者组成,培训中心学习儿童机器人和Arena:机器人生活、工作复制的操作环境',Eiben描述这样一个系统未来可提供令人振奋的机会:例如在火星等行星上建立可自我维持的人类住区

人类从零开始构建解决方案将带来巨大的后勤挑战,而进化机器人很容易适应严酷的地外环境可被用来构建功能化解决方案后再实现 — — 而不给人的生命带来不必要的风险。EvoSphere的进一步改进Eiben希望这些类型应用将很快接近现实,而目前远远超出我们的技术能力