Мухоловка-терминатор. Прообраз жидкометаллического ИИ.

Логический модуль на основе жидкого металла, вдохновлённый Venus flytrap. Источник.

Рецепторно-реактивные системы растений давно интересуют инженеров. Этот интерес заключается не только в способе действия таких систем ‒ в большей степени он вызван реализацией их, если можно так выразиться, аналитических функций. Дело в том, например, что растения реагируют на касания, но далеко не на все. Причём, зачастую, одно растение может не одинаково откликаться на разные прикосновения. Ярким примером может служить так называемая венерина мухоловка ‒ хищное растение с чрезвычайно избирательной системой реакций.

Такие виды растений обладают уникальными способностями разумно реагировать на различные внешние раздражители, обеспечивая успешную поимку добычи. Их лишённая нервов структура обеспечивает ценную информацию для исследования естественного интеллекта и построения интеллектуальных систем исключительно из материалов. Однако мы обладаем довольно ограниченными знаниями для успешной инженерной реализации этой вычислительной концепции.

Сымитировать интеллектуальный механизм захвата добычи венериной мухоловкой взялась группа учёных, возглавляемая Инженерной школой Гонконгского университета науки и технологий (HKUST).

«Когда люди упоминают "искусственный интеллект", они обычно думают об интеллекте, имитирующем нервную систему животных. Однако в природе многие растения также могут демонстрировать интеллект с помощью определённых комбинаций материалов и конструкций. Исследования в этом направлении открывают для нас новую перспективу и подход к пониманию "интеллекта" в природе и созданию "жизнеподобного интеллекта", ‒ говорит профессор Шен Яцзин, доцент кафедры электронной и вычислительной инженерии HKUST.

Исследователи разработали электронное логическое устройство на основе жидкого металла, которое, обладая свойствами памяти и счёта, может реагировать на различные последовательности стимулов определённым образом ‒ почти точь-в-точь как живое растение. Важно, что осуществляется эта избирательность реакции без дополнительных электронных компонентов.

Уникальный механизм захвата добычи венериными мухоловками ‒ объект многих интригующих исследований в области биологического интеллекта. Благодаря такому эволюционному решению зелёный хищник эффективно различает разнородные внешние раздражители. Так, в отсутствии базовых для нас органов чувств вроде зрения или слуха, однократные и двойные прикосновения дают ему представление об окружающей обстановке: как капли дождя могут восприниматься как одиночные касания, в то время как двойное или множественное ‒ скорее всего свидетельствует уже о севшем насекомом. Такая простейшая аналитика обеспечивает успешность поимки добычи.

Такая «рассудительность» строится на чувствительности волосков мухоловки и других плотоядных растений. Напоминающие реснички, эти волоски обладают функциями, похожими на память и счёт: в ответ на раздражитель в их клетках происходит изменение электрических сигналов, которое сохраняется некоторое время ‒ тем самым происходит своего рода маркировка конкретного раздражителя. Иначе говоря, образно, восприятие стимула генерирует в ресничках потенциалы действия или готовность к реакции с сопутствующим запоминанием этого стимула. Пусть и не на долго.

Вдохновлённый этой моделью накопления/затухания внутреннего электрического сигнала венериных мухоловок, руководивший исследованием профессор Шен объединил усилия с доцентом Сямыньского университета, доктором Ян Юаньюань, которая ещё в период аспирантуры у профессора Шен в Городском университете Гонконга, предложила создать логический модуль на основе жидкого металла (LLM ‒ Liquid metal-based Logic Module; не путать с Large Language Model), наделяющего проводники более гибкими свойствами деформации ‒ как на растяжение, так и на сжатие.

Для лучшего исполнения токопроводящей роли, жидкометаллические «проволоки» помещены в раствор гидроксида натрия, который регулирует их длину на основе электрохимических эффектов. Тем самым стимулы, «воспринимаемые» анодом и затвором устройства, управляют мощностью катода. Эксперименты показали, что получившийся жидкометаллический логический транзистор сам по себе может запоминать продолжительность и интервал электрических стимулов и даже вычислять накопление сигналов от нескольких из них. Мало того, он также воспроизводит те самые целевые логические функции, наблюдаемые в поведении венериных мухоловок.

В качестве эмпирической проверки работы своего модуля, профессор Шен и доктор Янг соорудили имитатор зелёного хищника ‒ конструкцию, включающую, помимо непосредственно самого интеллектуального LLM для принятия решений, сенсорный «волосок» на основе переключателя и лепесток на основе мягкого электрического привода, который должен воспроизвести процесс захвата добычи створками мухоловки. Эксперимент доказал работоспособность жидкометаллической логики.

Однако, увлечённые идеей, авторы продемонстрировали также и потенциальные области применения LLM. Например, модуль пришёлся ко двору в интеграции функциональных схем, в устройствах фильтрации, в искусственных нейронных сетях и многом другом. Другими словами, применённые в жидкометаллическом устройстве интеллектуальные стратегии и логические механизмы открывают новый взгляд на понимание своеобразной «интеллектуальности» в природе и вдохновляют на разработку того, что можно назвать воплощённым интеллектом.

Таким образом, данная работа не только даёт представление о принципиальном моделировании разумного поведения растений, но показывает направление исследований, становясь своего рода ориентиром для разработки последующих устройств-имитаторов биоструктур и интеллектуальных систем, основанных на биологии.

«Несколько лет назад, когда доктор Янг все ещё защищала докторскую диссертацию в моей исследовательской группе, мы вместе обсуждали идею создания интеллектуальных объектов, вдохновлённых растениями. Отрадно, что после нескольких лет усилий мы добились концептуальной проверки и моделирования интеллекта венерианской мухоловки,‒ рассказывает профессор Шен. ‒ Однако стоит отметить, что эта работа все ещё является относительно предварительной, и много работ нужно сделать в будущем ‒ таких как проектирование более эффективных структур, уменьшение размеров устройств и повышение быстродействия системы».

Результаты исследования были опубликованы в междисциплинарном журнале Nature Communications.

АРМК, по материалам HKUST.