フルーツハエはロボット工学の主要なインスピレーションの源です

Pavan Ramdyaが率いるEPFLのニューロエンジニアリング研究所の研究者は、一般的なフルーツフライの脳の働き、ショウジョウバエメラノガスターを再現することを目指しています。 EPFLはRamdyaとロボット工学のエキサイティングな見通しについて話しました。

画面上では、黒い背景に白で、ハエは何千回も拡大し、6本の脚の球状の表面を冷静に歩きます。 「見て、一瞬でムーンウォークをします。」私たちは、ラボの長であるPavan Ramdyaと、ポスドク研究者のMaite Azcorraとともに、EPFLニューロエンジニアリング研究所の中心にいます。彼女は、光遺伝学と呼ばれる技術を使用して、ライトを使用して特定のニューロンを活性化する技術を使用して、フライでレーザー光の小さな集中パルスを輝かせます。命令中のように、フライは足を後ろに動かします。そして、それはちょうどダンスのように見えます。

Ramdyaの14人の研究グループは、2017年以来、これらの2ミリメートルの長い昆虫の神経系を研究しています。このグループは、最終的にフライの脳を逆転させ、ロボット工学のためにモデル化することを望んでいます。

前進の1つは、研究者がハエの行動を正確にシミュレートするために使用できるデジタルツインの開発でした。もう1つは、ニューラルネットワークが脳シグナルを調整された動きに変える方法を理解する上で重要なブレークスルーでした。 EPFLは、ニューヨーク生まれの神経科学者のオフィスに座って、彼の仕事について話しました。

研究プログラムの背後にある一般的なアイデアを説明できますか？

人間は何世紀にもわたって動物や人のように振る舞うことができる機械を作ろうとしてきました。たとえば、古代ギリシャでは、自動化されたマリオネットは非常に一般的でした。これらは単純なオブジェクトでしたが、実際の身体がどのように動くかを模倣したという点で、すでに生体模倣体の一種でした。これは、私たちがここで追求しているのと同じ考えです。ただし、フルーツフライのような動物を本当に模倣できるはるかに高度な方法とシステムを使用しています。

なぜショウジョウバエのメラノガスターを具体的に勉強しているのですか？

もちろん、哺乳類のようなより複雑な動物がありますが、勉強するのは困難です。そして、わずか300個のニューロンを持つワームであるC.Elegansのようなより簡単なものがあります [flies have about 100,000 and humans have approximately 86 billion] しかし、私たちは彼らからの行動についてあまり学ぶことはできません。ワームとは異なり、ハエには足があり、彼らは彼らと一緒にたくさんのことをします。

ロボット工学と神経障害のアプリケーションが、翼と脚の両方を持つクリーチャーがどのように機能するかを知ることは、はるかに興味深いことです。それらはその観点から完全な標本です。勉強するのに十分なほど単純ですが、多くの洞察を提供するのに十分なほど複雑です。

最近のTEDXの講演では、将来のロボットは、新しい惑星を探索して植民地化するために使用されていたため、これらのハエのように見えるかもしれないと言いました。

はい、ロボット 宇宙探査 未知の敵対的な環境で移動しながら、多くのタスクを自分で完了し、自律的に決定を下す必要があります。エンジニアは何十年もそのようなロボットを構築するために取り組んできましたが、今のところ、最も洗練されたマシンでさえ、フルーツフライの敏ility性に近づいていません。

ハエは信じられないほどのことをすることができます。彼らは飛ぶことができるだけでなく、6本の足のために非常に安定しています。足で他のタスクを実行しながら、3次元すべてで移動できます。彼らはインスピレーションの主要な源です！

あなたがしている仕事は、ロボット工学とAIの開発にどのような影響を与えますか？

多くのエンジニアは、バッテリーやモーターなど、ロボットのハードウェア側に取り組んでいます。それは私たちの焦点ではありません。私たちは彼らのコントローラーを設計しようとしています。ロボットフライを開発するというアイデアにより、私たちの主な興味は、それがどのようにその手足を制御できるかを理解することです。だから私たちはフルーツフライの神経系を研究しています。私たちが発展するのに役立つ洞察を得るために ニューラルネットワーク ロボット工学とAIで使用できます。

また、これらのコントローラーを使用するロボットは、フライのサイズである必要はないことを指摘します。適切にスケーリングされている限り、それらは任意のサイズである可能性があります – 家のように大きくても、それは少し怖いでしょう！

しかし、あなたの研究には他の側面も含まれています。

それは正しい。ハエのユニークな特徴の1つは、足が機械的センサーで覆われていることです。ハエは、収集したすべての情報をどのように使用して環境を理解し、周囲のオブジェクトを検出しますか？片方以上の足を障害物の上に持ち上げるタイミングをどのように決定しますか？

これらは私たちが答えたい質問の種類です。そしてそのために、ロボットで使用できる統合センサーを備えたフライキューティクルの後にパターン化された材料を開発しようとしています。

多くのロボット工学とAIの専門家は、真に学習できる機械を作成するには、マシンには動き回って環境を探索できる身体が必要だと述べています。

はい、それは神経生物学と行動を研究する科学者が保持している中心的な理論です。動物はロボットよりも柔軟に振る舞うことができるので、それはAIの中心的な理論であるべきです。機械学習で働くエンジニアは、人間の赤ちゃんが絶えず動き回って物事に触れ、周囲の世界について学ぶために周囲を探索することをしばしば指摘します。

このプロセスは、環境のビデオを提示した場合よりもはるかに効果的です。前に述べたセンサー（ハエに関するもの）もこの目的に役立ちます。

現在、環境を探索することで学習できるシステムを開発できる最大のハードルは何ですか？

ハードルの1つは、感覚データを処理できるアルゴリズムを作成することです。これらのデータを文脈化できない場合、マシンが適切な動作を学習することは非常に困難です。解決策が存在することを強調することが重要です。動物の神経系に隠れているだけです。それが私たちが明らかにしようとしていることです。ゼロからソリューションを設計しようとするために数十年を費やす代わりに、ハエにすでに存在するものを見てみませんか？

それは必然的に簡単でより速いアプローチになりますか？

おそらく必要なのは、さまざまなアプローチの組み合わせです。特に、動物には多くの制約と目的があるため、私たちの目的には関係ありません。たとえば、ロボットは複製または排便できる必要はありません。

だからこそ、エンジニアだけでなく、私たちの仕事に生物学者を含める必要があります。彼らは、食物を避難させるために使用されるニューロンなど、私たちが無視できる生物のどの部分をよりよく知ることができるので、エンジニアはそれらに集中しません。 an 学際的なアプローチ 私たちがしている仕事には不可欠です。

最終的に人間の脳をマッピングするという目標はありますか？

私はあなたに利己的な答えを与えなければなりません：私にとって、個人的には、それは私の目標ではありません。私が運が良ければ、私はさらに約40年の生活を送っています。生物学的システムの仕組みを示すことができる私の生涯の大きなブレークスルーを本当に見たいです。それはフルーツフライで可能ですが、それは人間の脳にとってはるかに複雑です。

おそらくそれは単なる規模の問題です。たぶん、私たちは単にハエの脳を取り、それに百万を掛ける必要があるだけでしょう。それは私たちに知的なものを与えるかもしれません、そして確かに非常に興味深いでしょう。しかし、それが人間の知性を捉えるかどうかはわかりません。フルーツフライとまったく同じアプローチを使用できるとは思わない。

神経科学へのアプローチは、他の神経科学者のアプローチとどのように異なりますか？

神経科学では、99％以上の人々が人間の健康と医学に関連するトピックに取り組んでいると思います。たとえば、神経科学が病気の治療にどのように情報を提供できるかを調べるほとんどの研究は、それらが私たちのような哺乳類であるため、マウスまたはラットを使用して実行されます。私たちの研究グループがしていることは、人々の視点を2つの方法で変えることができると思います。

まず、神経科学だけでなく、ロボット工学に適用して新しい方法でマシンを構築する方法についても、神経科学を検討します。第二に、昆虫を研究している神経科学者のごく一部に注意を向けます。

私たちの惑星の昆虫の多くは脅威にさらされていることに留意する必要があります。ミツバチと、彼らが受粉において果たす重要な役割を見てください。それは重要な問題です。フルーツハエは絶滅の危機にある種ではありませんが、保全の努力をサポートするのに役立つものについての洞察を提供することができます。これは、人々がより環境に富んだ視点から世界を見ることを奨励し、生物多様性によって行われた重要な貢献を理解することができます。