小さなロボットの中にワームの知能を入れるとどうなるのか

・科学者たちは、線虫（Caenorhabditis elegans）の脳をレゴロボットに入れました。

・ワームの302ニューロン間の接続をマッピングし、ソフトウェアでシミュレートしました。

・IPアドレスとポート番号は、各ニューロンのアドレス指定に使用されます。

脳は単なる電気信号の集まりではありません。 人間がそれらの信号を歪めることなく保存することができれば、誰かの脳をコンピューターにアップロードして、ハリウッド映画トランセンデンスのように、デジタル意識の形で永遠に生きさせることができます。

研究者で、そのような偉業を達成した人はどこにもいませんが、過去にいくつかのマイルストーンを達成しました。 たとえば、国際的な研究チームは、線虫の脳をレゴのロボット本体に入れることに成功しました。

彼らが使用した回虫は、長さ約1mmの自由に動く透明な線虫であるエレガンス線虫です。 それは温帯の土壌環境に住んでいて、呼吸器系と循環器系がありません。 それらの遺伝子と神経系は数回研究されてきました。

ワームをロボットに統合する

2014年、オープン・ワーム・プロジェクトは、ワームの302ニューロン間の接続をマッピングし、ソフトウェアでシミュレートしました。 次に、小さなレゴロボットにソフトウェアプログラムを入れました。 主な目的は、エレガンス線虫を仮想生物として完全にシミュレートすることでした。

ワームの体の部分とニューラルネットワークには、LegoBotに相当するものがあります –ワームは、ロボットのソナーセンサーに置き換えられました。 ワームの両側にある運動ニューロンは、ロボットの左右の運動ニューロンに対応しています。 全体として、ロボットはエレガンス線虫と非常によく似た動きをします。

シミュレーションは100％正確ではありません – ソフトウェアのいくつかのパラメーターは、ニューロンに行動を促すために必要です。 しかし、ロボットがコマンドやプログラムされた命令で実行されていないことを考えると、改良の余地があります。 ワームの脳を模倣した接続のネットワークがあるだけです。

より具体的には、モデルは接続が正確であり、UDPパケットを使用してニューロンを起動します。 たとえば、2つのニューロンに3つのシナプス接続がある場合、最初のニューロンが動くと、UDPパケットがペイロード「3」で2番目のニューロンに送信されます。

研究者は、IPアドレスとポート番号を使用して各ニューロンに対処しました。 ニューロン全体が重みを集約し、しきい値を超えると動きます。 ニューロンが動き始めた時、または200ミリ秒のウィンドウ内にメッセージが到着しない場合、アキュムレータはリセットされます。 これは、実際のニューラルネットワークで発生することと似ています。

レゴロボットに取り付けられたセンサーは、100ミリ秒ごとにサンプリングされます。 このセンサーはワームの鼻に配線されており、20センチメートル以内に何かが来ると、ネットワークに感覚ニューロンを送ります。

同じ概念が95個の運動ニューロンに適用され、運動信号が収集され、各運動の動きと速度を制御するために使用されます。 これらの運動ニューロンは抑制する事も激しく動かす事もでき、負も正も使用されます。

OpenWormプロジェクト

OpenWormプロジェクトは続けられており、シミュレーションと視覚化が改善されています。 研究者はワームの発生を調査しており、データ分析とシミュレーションを通じて線虫やその他の生命体の発生過程に焦点を当てています。

彼らは、ブラウザでワームを操作するための新しいインタラクティブなアプローチ、Geppettoと呼ばれるプラグアンドプレイプラットフォームを開発しました。 さらに、彼らは遺伝的アルゴリズムのような最適化技術を使用して、実際の細胞観察からの実験データに適合するようにモデルを微調整して安定させています。

次のステップは、コネクトームとして知られている人間の脳を接続することです。 近い将来、人間の脳をコンピューターにアップロードできなくなったとしても、脳全体をシミュレートできるだけで、人工知能に革命を起こすことができます。 そして、いつかこのマイルストーンを達成できれば、アプリケーションの可能性は非常に広大で、現時点では想像できません。