Deze vader- en moederrobot planten zichzelf voort
- Nieuws
- Deze vader- en moederrobot planten zichzelf voort
Mensen en dieren reproduceren zichzelf volgens de principes van evolutie. Robots kunnen dat niet. Nog niet. Hoogleraar Guszti Eiben ontwikkelt robots die zich wel degelijk kunnen voortplanten. Superhandig voor het fokken van totaal nieuwe typen robots.
De robot(r)evolutie is begonnen
Een robotarm beweegt over een tafel vol onderdelen op zoek naar het juiste puzzelstukje voor een gloednieuw robotlichaam. In deze robot-organenbank, want dat is het in feite, liggen kant-en-klare componenten. Stukken als een computerchip, een cameraatje en kabeltjes. Elders liggen 3D-geprinte onderdelen: de bouwstenen voor de romp, de wielen, de armen, benen, poten of wat voor soort exotische ledematen dan ook van de robotbaby. De robotarm monteert de componenten een voor een tot een op twee wielen rijdend, doosvormig robotje.
Het is september 2019 wanneer in een robotlab in het Britse Bristol voor het eerst zo'n volautomatisch rijdende robotbaby ter wereld komt. Geen mensenhand is er aan te pas gekomen. De bedoeling is dat in deze robotkraamkamer in de komende jaren nog meer robotbaby’s het licht gaan zien.
Vader- en moederrobot
Drie jaar eerder had hoogleraar kunstmatige intelligentie Guszti Eiben van de Vrije Universiteit Amsterdam voor het eerst een vader- en een moederrobot met elkaar laten paren. De een met het uiterlijk van blauwe spin, de ander met het uiterlijk van een groene gekko.
Via de computer hadden de twee geliefden virtuele genetische codes uitgewisseld. De kruising van de vader- en moedergenen werd naar een 3D-printer gestuurd die de bouwstenen van de robotbaby uitprintte. Vervolgens moest er wel nog een promovendus aan te pas komen om de uitgeprinte blokjes en overige robotonderdelen handmatig in elkaar te knutselen tot een robotbaby.
Om deze inhoud te tonen moet je toestemming geven voor social media cookies.
Deze robotbaby haalde het nationale en internationale nieuws. Het was een proof-of-concept dat evolutie in robots in principe mogelijk is, zodra 3D-printers werkelijk alle onderdelen van een robot kunnen printen. Wat nog lang niet het geval is.
De robotkraamkamer in Bristol heeft dus het werk van de promovendus helemaal overgenomen. Weer een belangrijke stap op weg naar autonome robot-evolutie. Want dat is het ultieme doel: een automatisch systeem dat volgens de evolutionaire principes van variatie, selectie en erfelijkheid meerdere generaties van nieuwe robots creëert in de robotkraamkamer en deze vervolgens spelenderwijs klaarstoomt voor een of andere nuttige toepassing in de grote-mensenwereld.
Nucleaire grot
Eiben werkt sinds eind 2018 samen met wetenschappers en ingenieurs van de universiteiten van York, Bristol en Edinburgh aan het vierjarige Britse onderzoeksproject Autonomous Robot Evolution: from cradle to grave. Het eerste jaar zit er net op en de geslaagde demonstratie van de robotkraamkamer werd als een mijlpaal gevierd.
Maar waarom zou je zo ingewikkeld doen om een robot te bouwen? Robots ontwerpen we toch al decennialang vanaf de tekentafel? Wil je een robot met wielen, dan bouw je een robot met wielen. Wil je er eentje met twee benen, dan bouw je er eentje met twee benen.
"De klassieke manier van top-down ontwerpen, werkt echter niet goed wanneer de omgeving waarin de robot moet opereren complex of onbekend is", vertelt Eiben in zijn Amsterdamse lab. "Neem een robot die een oerwoud moet monitoren. Moet die robot groot zijn of klein? Moet hij wielen hebben of poten? En als poten beter zijn, wat voor soort poten dan en hoeveel?"
"Vooraf is totaal niet duidelijk hoe het optimale robotlichaam eruit moet zien in zo’n oerwoud. Voor dit soort omgevingen is evolutie de beste ontwerper. Noem maar een ecosysteem op aarde en de natuur heeft er een organisme voor ontwikkeld: mieren, slangen, giraffen, vogels, vissen ⎯ elke ecologische niche is gevuld."
Om deze inhoud te tonen moet je toestemming geven voor social media cookies.
Eiben en zijn Britse collega’s willen robotevolutie gebruiken voor het ontwerpen van robots gespecialiseerd in het opruimen van een afgedankte kerncentrales. Daar heeft Groot-Brittannië er een stuk of elf van. Eiben: "Die centrales zijn al lang buiten gebruik en hoe ze er nu van binnen precies uitzien, weet niemand. Waarschijnlijk zijn delen ingestort, zitten er scheuren in de vloeren en ligt er veel troep. Typisch een complexe omgeving waarvoor robotevolutie een beter ontwerp kan maken dan een menselijke ingenieur."
Is kernenergie de oplossing?
Hun ultieme projectdoel voor 2022 is dat een robot waarvan zowel het lichaam als het brein (het aansturingsprogramma van de computerchip) volgens evolutionaire principes is gecreëerd, een nagebouwde nucleaire grot vol met troep binnen kan gaan, de temperatuur meet (als alternatief voor de te gevaarlijke radio-activiteit), een monster neemt, en daarmee terug naar de onderzoekers gaat.
EvoSphere
Een robot die helpt om een kerncentrale te ontruimen is het praktische doel. Maar Eiben heeft ook een fundamenteler wetenschappelijk doel. Net zoals sterrenkundigen telescopen gebruiken om het heelal te onderzoeken, zo wil Eiben een EvoSphere gebruiken om robotevolutie in detail te onderzoeken. Zo’n EvoSphere bestaat uit drie onderdelen: een robot-productiecentrum, een robot-trainingscentrum en een robot-arena als model voor de echte wereld.
In het robot-productiecentrum vindt eerst de conceptie plaats van nieuwe robotjes, waarna ze geboren worden in de robotkraamkamer. De conceptie gebeurt deels op de computer. Virtuele vader- en moederrobots krijgen allemaal hun eigen genetische codes, kunnen virtueel paren en virtuele robotkinderen voortbrengen.
Op de computer wordt getest welke robotbaby’s de grootste overlevingskansen hebben. De genetische codes van de fitste robotbaby’s worden vervolgens via 3D-printers en kant-en-klare onderdelen omgezet in fysieke robotbaby’s. Eiben: "De fundamentele truc die we gebruiken is dat de genetische code identiek is in zowel hardware als software. DNA is immers niets meer dan code. Dat betekent dat we niet alleen op de computer virtuele robotvaders en -moeders kunnen laten paren, maar ook bijvoorbeeld een virtuele moeder met een fysieke vader."
Het verschil tussen echt en virtueel
Het kruisen in zo’n virtuele omgeving versnelt de robotevolutie flink, maar is geen panacee voor alles. "Een van de grootste problemen in ons vak," vertelt Eiben, "is de 'reality gap': er is altijd een verschil tussen een virtuele omgeving en de echte wereld. Een robotje dat het in de virtuele wereld goed doet, slaagt niet automatisch ook in de echte wereld. Het kruisen in de virtuele wereld gaat snel, maar is niet altijd realistisch. Het kruisen in de echte wereld gaat langzaam, maar is wel realistisch. Wij combineren het beste van beide werelden."
In het tweede onderdeel van de EvoSphere, het robot-trainingscentrum, groeien de babyrobots langzaam op tot robotkinderen die basale taken leren: naar een doel bewegen, voorwerpen manipuleren en ook eten. Voor robots betekent ‘eten’ dat ze op tijd het stopcontact moeten vinden om hun batterij op te laden. Het laten leren van de robots is de specialisatie van Eiben en zijn Amsterdamse onderzoekers, en ook hun specifieke bijdrage aan het Britse onderzoeksprogramma.
"Heel recent hebben we een geweldige doorbraak bereikt: een vierpotig robotje bleek zichzelf te leren om een pirouette te draaien. Dat lijkt spielerei, maar net als voor mensen en dieren is het ook voor onze robots cruciaal om om zich heen te kunnen kijken door het lichaam te draaien."
Na een leerperiode moeten de robots een examen afleggen. Alleen de robots die slagen worden volwassen en geslachtsrijp geacht. Zij worden toegelaten tot het derde en laatste onderdeel van de EvoSphere: de robot-arena, waarin ze in een modelomgeving de taken kunnen doen die ze in de echte wereld ook moeten doen. Ten slotte worden de beste robots uit de arena gebruikt om verder mee te fokken en nieuwe generaties robots te creëren.
Eiben: “Het fascinerende is dat je in zo’n EvoSphere fundamentele biologische vragen kunt onderzoeken: Wat is leven? Kunnen we dat ook volledig met robots realiseren? Hoe is intelligentie geëvolueerd? Wat is belangrijker voor intelligentie: lichaam of brein? En hoe hangt de belangrijkheid van beide af van de omgeving?”
Behalve voor complexe omgevingen is robotevolutie als ontwerper bij uitstek geschikt voor totaal onbekende omgevingen, zoals een planeet X waarop de precieze condities onbekend zijn. Eiben: "Robots die in een complexe omgeving moeten opereren, kunnen we eerst selecteren en trainen in een model van de werkelijkheid, zoals onze nucleaire grot. We doen dan hetzelfde als een paardenfokker: wij versnellen en sturen de evolutie. Maar een onbekende omgeving kun je niet nabouwen en dus zullen de robots zonder menselijke sturing moeten evolueren."
"In feite wil je dan een volledige EvoSphere naar planeet X sturen. Op het planeetoppervlak opent zich vanzelf de EvoSphere en kan de robotevolutie zijn gang gaan. Wie weet wat daar uit kan komen."
Dit artikel verscheen ook in de VPRO Gids.
Om deze inhoud te tonen moet je toestemming geven voor social media cookies.
NPO Radio 1 houdt je dagelijks op de hoogte over de laatste ontwikkelingen in de wetenschap
Dagelijks tussen 17.00 en 18.30 uur in Nieuws en Co
Iedere werkdag van 02.00 tot 04.00 uur in Focus
En wanneer je maar wil in podcast Focus Wetenschap