Роботы научились «питаться» другими роботами для самовосстановления и эволюции |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-10 11:25 Инженеры Колумбийского университета при поддержке Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) разработали технологию «роботизированного метаболизма», позволяющую машинам использовать компоненты других роботов для самовосстановления, роста и улучшения своих возможностей. Как пояснили исследователи, эта способность критически важна для создания «самоподдерживающихся роботизированных экосистем». По их словам, современные роботы обладают продвинутым искусственным интеллектом, но их физическая форма остаётся статичной — они не могут адаптироваться, ремонтировать себя или эволюционировать без вмешательства человека. "Истинная автономия означает, что роботы должны не только самостоятельно мыслить, но и физически поддерживать себя", — объясняет Филипп Мартин Вайдер, ведущий автор исследования. "Подобно живым организмам, они должны уметь расти, адаптироваться и восстанавливаться, используя материалы из окружающей среды или других роботов". Ход Липсон, профессор инноваций и соавтор работы, отметил, что за последнее десятилетие искусственный интеллект сделал огромный шаг вперёд, однако «тела» роботов по-прежнему остаются жёсткими, неадаптивными и непригодными для переработки. В отличие от них, биологические организмы способны расти, заживлять повреждения и приспосабливаться к изменениям благодаря модульной структуре и возможности повторного использования компонентов. Финансируемые DARPA и Национальным научным фондом (NSF), учёные создали прототип модульного робота под названием «Truss Link» — магнитный стержень, способный соединяться с другими модулями под разными углами, образуя сложные структуры. В ходе экспериментов роботы демонстрировали способность к самоорганизации: сначала собирались в двумерные формы, а затем трансформировались в трёхмерные функциональные устройства. На следующем этапе роботы показали «метаболизм» — интеграцию новых компонентов для улучшения своих функций. Например, тетраэдрический робот, добавив к себе дополнительный модуль, смог использовать его в качестве трости, увеличив скорость движения под уклон на 66,5%. Ход Липсон признаёт, что идея самовоспроизводящихся и эволюционирующих роботов вызывает ассоциации с мрачными сценариями из научной фантастики. Однако, по его словам, зависимость роботов от человека в обслуживании становится непрактичной по мере роста их числа в повседневной жизни — от беспилотных автомобилей до автоматизированного производства и космических миссий. "Мы передаём роботам всё больше задач, но кто будет их обслуживать? Люди не смогут справиться с этим. Роботы должны научиться заботиться о себе самостоятельно", — подчеркнул Липсон. Исследователи считают, что в будущем «роботизированный метаболизм» позволит машинам существовать в автономных экосистемах, где они смогут адаптироваться к непредвиденным условиям, подобно живым организмам. Первоначально технология найдёт применение в специализированных областях, таких как ликвидация последствий катастроф или освоение космоса. В перспективе же она может привести к миру, где ИИ сможет не только обрабатывать информацию, но и конструировать физические объекты. Исследование опубликовано в журнале . Источник: new-science.ru Комментарии: |
|