Xenobotは、生物学的なシステムとコンピュータサイエンスの融合によって作られた微小なロボットです。その名前は、"Xeno"（ギリシャ語で"異種"を意味する）と"bot"（"robot"の略）から派生しています。Xenobotは、モデル生物であるアフリカツメガエル（Xenopus laevis）の幹細胞から作られ、形状や機能が設計されています。
Xenobotは、細胞レベルでプログラム可能な生物であり、自己組織化能力を持っています。最初に、コンピュータ上で進化アルゴリズムに基づいて数千のデザインが作成されます。それぞれのデザインは、特定のタスクを達成するために必要な機能を持つように最適化されています。
次に、これらのデザインの中から最も優れたものが選択され、実際にXenopus laevisの幹細胞から作られたロボットが作り出されます。このプロセスでは、レーザー切削技術を使用して細胞を形状に合わせて切り出し、それらを再構築して機能的なロボットを作り上げます。
Xenobotは非常に小さいため、肉眼では見えません。直径がわずか数ミリメートル以下であり、顕微鏡で観察する必要があります。Xenobotは水中で活動し、特定のタスクを実行することができます。たとえば、物質の吸収や輸送、環境中の汚染物質の除去などが可能です。
Xenobotの目的は、生物医学や環境科学などの分野での応用にあります。例えば、薬物送達や細胞レベルでの治療、環境浄化などが挙げられます。Xenobotの特筆すべき点は、生物学的なシステムと機械学習を組み合わせることで、独自の機能を持つ新しいロボットを設計できる点です。
Xenobotの潜在的な利益と同様に、倫理的な問題も重要です。例えば、Xenobotが生体内で環境を変えたり、他の生物との相互作用を持ったりする場合、予測できない影響や副作用が発生する可能性があります。そのため、Xenobotの研究や使用には十分な注意と規制が必要です。
また、Xenobotの技術が悪用される可能性も考慮しなければなりません。例えば、攻撃的な目的で使用されたり、生物の個体や環境に悪影響を及ぼす可能性があります。このようなリスクを最小限に抑えるためには、研究者や倫理的なガイドラインによる厳格な管理が必要です。
Xenobotの開発はまだ初期段階であり、将来的な進展が期待されます。しかし、その発展と応用は、慎重な検討と社会的な合意を伴う必要があります。倫理的な観点からも技術の利点と潜在的なリスクを評価し、適切な規制と監視を行うことが重要です。
我々の論文で報告されたKROを進化させるのに必要なソースコードは、github.com/skriegman/kinematically_replicating_organismsにある。
KROを実際に構築するための手順も、PNASの論文とその補足資料という形で完全にオープンソース化されている。
ソースコードと構築手順はCC BY-NC 4.0でライセンスされている。
ここから始めてください：
VoxCADのScience Buddiesチュートリアルから始めることをお勧めします。最初のステップはVoxCADのWindowsインストールへのリンクです。Windowsをお持ちでない場合は、MacとLinux用のGUIをダウンロードし、ステップ2に進んでください。
Download VoxCAD" リンクをクリックして、https://sourceforge.net/projects/voxcad/ から VoxCAD をダウンロードし、インストールします。インストールファイルをコンピュータに保存し、ダブルクリックしてインストールを開始し、画面の指示に従ってください。
テンプレートファイル、VoxCAD-Starter-Settingsをダウンロードし、コンピュータに保存します（ファイルを直接開こうとしないでください - ステップ4で説明するようにVoxCADにインポートする必要があります）。コンピュータに新しいフォルダを作成し、そこにこのプロジェクトのすべての作業を保存することをお勧めします。インターネットブラウザとオペレーティングシステムによっては、ファイルのリンクを右クリックし、"名前を付けてリンク先を保存... "を選択してダウンロードする必要があります。
デスクトップアイコンまたはコンピュータのスタートメニューからVoxCADを開きます。図 3 のような空白のモデルが表示されます。
ほとんどすべての生物は、成長して子孫を残すことで複製を行う。ある種の分子もまた複製を行うが、成長するのではなく、動くことによって複製を行う。ここでは、発達中の生物から解放された細胞のクラスターが、同じように緩い細胞を見つけてクラスターに結合させ、そのような見た目と動きをすることができること、そしてこの能力は、特別に進化させたり遺伝子操作によって導入したりする必要はないことを示す。最後に、AIがよりよく複製されるクラスターを設計し、そうすることで有用な作業を実行できることを示す。このことは、将来のテクノロジーが、外部からの指導がほとんどなくても、普及するにつれてより有用になる可能性があること、そして、生命は水面下で驚くべき行動を秘めており、その発見を待っていることを示唆している。
細胞、生物、ロボットの集団は、個体だけではできないタスクをこなすことができる。スウォームはユニットの損失や追加に強く、個々のエージェントの認知的負荷や形態的複雑さを軽減するために協働することができ、より小型でシンプルで安価なロボットの大量生産を可能にする。
