AIが設計した“生体ロボット”は全く新しい自己複製方法を編み出した

2020年1月、バーモント大学、タフツ大学、ハーバード大学の研究者らは初めて「生きたロボット」を作ったと発表した。2021年11月、彼らは、カエルの細胞から作られた「ゼノボット」と呼ばれるそのロボットが、自己複製の新しい方法を発見したという報告を発表した。

ミリメートルサイズのゼノボットは、基本的にはコンピュータで設計された約3,000個の細胞の集合体である。カエルの胚から幹細胞を取り出し、削り取って培養した後、切り開いて特定の形状に加工して作られた。その結果、細胞は自分自身で働き始めた。スライスされても自動的に修復され、シャーレの中を動き回る。

設計に少し手を加えれば、この生物はさらに多くのことができるようになることが判明した。バーモント大学の研究者であるジョシュア・ボンガード博士は、「適切な設計をすれば、自発的に自己複製を行うことができる」とコメントしている。

この繁殖は、通常の生物学的な繁殖とは異なる。この生物は運動学的に働きながら子孫を組み立て、孵化させているようだ。生物は泳いで単細胞を見つけ、数百の細胞を集め、パックマン型の口の中で「赤ちゃん」ゼノボットを組み立てる。口の中に入って数日後、新しいゼノボットは親と同じような見た目と動きをし、自分で新しい生き物を作る能力も持っている。

タフツ大学とハーバード大ワイス研究所の上級科学者で、Xenobotの「親」を組み立て、今回の研究の生物学的な部分を開発した、共著者のダグラス・ブラキストン博士は「これまで人々は、生命が繁殖したり複製したりする方法はすべて解明されたと考えてきた。これは、今までに観察されたことのないものです」と語っている。

タフツ大学の生物学教授兼アレン・ディスカバリー・センター所長で、今回の研究の共同リーダーであるマイケル・レビン博士は「これは非常に興味深いことだ。これらの細胞はカエルのゲノムを持っているが、オタマジャクシになることから解放され、その集合的な知性、つまり可塑性を使って、驚くべきことをしているのだ」。

以前の実験では、科学者たちはゼノボットが単純なタスクを達成するように設計されていることに驚いた。今回の実験では、コンピュータで設計された細胞の集まりであるこの生物学的物体が、自然に複製されることに驚かされた。レビンは、「我々は、変化していない完全なカエルのゲノムを持っているが、このゲノムは、分離した細胞を集め、圧縮して自己複製を作るという、この新しい作業を細胞同士が協力して行うことを示唆するものではなかった」と語っている。

このプロセスがどのようなものか想像できない人のために、そのプロセス全体がビデオで紹介されている。

カエル細胞の親の群れがカエル細胞を押し込み、それが成熟して自己移動する「子供」になる。AIの手法により、より自己複製が可能な細胞の形状へと最適化します。AIが設計した形状は、構築されると、より頻繁に複製される。

約3,000個の細胞からなるゼノボットの親は、単体では球体を形成している。これらは子供を作ることができるが、その後は通常、システムが消滅してしまいる。繁殖を続けるように仕向けるのは、実はとても難しい。しかし、バーモント大学のVermont Advanced Computing Coreにあるスーパーコンピュータクラスタ「Deep Green」で動作する人工知能プログラムを使って、進化的アルゴリズムが、三角形、四角形、ピラミッド、ヒトデなど、何十億もの体の形をシミュレーションでテストし、今回の研究で報告された動作ベースの自己複製を細胞がより効果的に行うことができるものを見つけることができた。

スーパーコンピュータが考え出した形状の一つがパックマンの形（図1）だ。この形にすると、ゼノボットの世代数を増やすことができることがわかった。「非常に直感的ではない。非常に単純に見えるが、人間のエンジニアが考えつくものではない」と、筆頭著者の一人のサム・クリーグマン博士は述べている。

研究者たちがゼノボットに取り組んでいるのは、人間の体内に薬を運んだり、放射性廃棄物を掃除したり、海にあるマイクロプラスチックを回収したりといったことができると期待されているからだ。しかし、研究者自身が最も注目しているのは、ゼノボットをAI生物医学学習プラットフォームとして利用できる可能性だ。

ボンガードは「世界とテクノロジーは急速に変化している。世界とテクノロジーは急速に変化している。この仕組みを研究し、理解することは、社会全体にとって重要なことだ」と語るが、倫理的な承認や規制を伴うプロジェクトに参加しても、夜も眠れないわけではないと主張する。彼が心配しているのは、パンデミックや生態系の破壊、気候変動だという。

「私たちが解決策を生み出すスピードは非常に重要だ。ゼノボットから学んだように、『XとYを行い、Zを抑制する生物学的ツールが必要だ』とAIに素早く伝えることができる技術を開発できれば、非常に有益なものになる。今日では、それには非常に長い時間がかかる」とボンガードは語った。

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