Robot Metabolism: Towards machines that can grow by consuming other machines

要約

生物学的生命体は治癒、成長、適応、繁殖することができます。これらの能力は持続的な生存と発展に不可欠です。
対照的に、今日のロボットは主にモノリシックな機械であり、自己修復、物理的発達、環境からの材料の取り込みなどの能力が限られています。
このような身体的適応における主な課題は、ロボットの心は AI を通じて新しい行動を急速に進化させている一方で、ロボットの身体は閉じたシステムのままであり、成長したり治癒したりするために新しい物質を系統的に統合できないことです。
私たちは、ロボットが単純なモジュールの小さなレパートリーのみを使用して設計されている場合にのみ、無制限の物理的適応が可能であると主張します。
これにより、他のマシンやその周囲の部品を消費し、壊れたコンポーネントを取り除くことで、マシンが機械的に適応できるようになります。
我々は、一次元の作動バーで構成されるトラスモジュール式ロボットプラットフォームを使用して、この原理を実証します。
この空間のロボットが、環境や他のロボットからの材料を消費することで、どのようにしてより大きく、より速く、より能力的に成長できるかを示します。
私たちは、ここで実証されたものと同様の機械の代謝プロセスが、持続可能な将来のロボット生態学の重要な部分になることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Biological lifeforms can heal, grow, adapt, and reproduce — abilities essential for sustained survival and development. In contrast, robots today are primarily monolithic machines with limited ability to self-repair, physically develop, or incorporate material from their environments. A key challenge to such physical adaptation has been that while robot minds are rapidly evolving new behaviors through AI, their bodies remain closed systems, unable to systematically integrate new material to grow or heal. We argue that open-ended physical adaptation is only possible when robots are designed using only a small repertoire of simple modules. This allows machines to mechanically adapt by consuming parts from other machines or their surroundings and shedding broken components. We demonstrate this principle using a truss modular robot platform composed of one-dimensional actuated bars. We show how robots in this space can grow bigger, faster, and more capable by consuming materials from their environment and from other robots. We suggest that machine metabolic processes akin to the one demonstrated here will be an essential part of any sustained future robot ecology.

arxiv情報

著者 Philippe Martin Wyder,Riyaan Bakhda,Meiqi Zhao,Quinn A. Booth,Matthew E. Modi,Andrew Song,Simon Kang,Jiahao Wu,Priya Patel,Robert T. Kasumi,David Yi,Nihar Niraj Garg,Pranav Jhunjhunwala,Siddharth Bhutoria,Evan H. Tong,Yuhang Hu,Judah Goldfeder,Omer Mustel,Donghan Kim,Hod Lipson
発行日 2024-11-17 22:54:53+00:00
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