Cellular Plasticity Model for Bottom-Up Robotic Design

要約

従来のトップダウンのロボット設計では、現実世界の複雑さに対処するために必要な適応性が欠けていることが多く、より柔軟なアプローチの必要性が高まっています。
したがって、この研究では、ボトムアップロボット設計に合わせた新しい細胞可塑性モデルを導入します。
提案されたモデルは、形態形成、つまり単純な相互作用からの形態の出現の基本であるチューリング パターンの共通の基盤である活性化因子と抑制因子の反応を利用しています。
チューリング パターンは、2 つの化学物質 (活性化剤と阻害剤) 間の拡散と相互作用が、手足や羽の形成などの複雑なパターンや構造をどのように引き起こすかを説明します。
私たちの研究は、細胞の可塑性を、環境刺激によって増強された活性化因子と阻害因子の反応としてモデル化することでこの概念を拡張し、幹細胞、ニューロン、筋細胞など、さまざまな種類の細胞にわたって観察される中心的な現象をカプセル化しています。
このアプローチは、自己制御と自己封じ込めを実証することに加えて、包括的な環境モデルがなくても、ロボットの形状と機能が環境に対する直接的な緊急応答であることを保証します。
提案されたモデルでは、工場が活性化因子として機能し、抑制因子として機能する製品を生産し、消費を通じて環境刺激の影響を受ける。
これらの成分は、細胞の可塑性現象によってフィードバック ループとして制御されます。
モデルの平衡点と安定性基準を計算します。
シミュレーションでは、さまざまなパラメーターがシステムの過渡動作にどのような影響を与えるか、また競合する機能がその機能能力に与える影響を調べます。
結果は、モデルが環境刺激に合わせて調整された単一の安定した平衡に収束することを示しています。
このような動的挙動は、ロボット工学や生物学的システム内で予測可能な応答を生成するためのモデルの有用性を強調し、適応システムの複雑さをナビゲートする可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Traditional top-down robotic design often lacks the adaptability needed to handle real-world complexities, prompting the need for more flexible approaches. Therefore, this study introduces a novel cellular plasticity model tailored for bottom-up robotic design. The proposed model utilizes an activator-inhibitor reaction, a common foundation of Turing patterns, which are fundamental in morphogenesis — the emergence of form from simple interactions. Turing patterns describe how diffusion and interactions between two chemical substances-an activator and an inhibitor-can lead to complex patterns and structures, such as the formation of limbs and feathers. Our study extends this concept by modeling cellular plasticity as an activator-inhibitor reaction augmented with environmental stimuli, encapsulating the core phenomena observed across various cell types: stem cells, neurons, and muscle cells. In addition to demonstrating self-regulation and self-containment, this approach ensures that a robot’s form and function are direct emergent responses to its environment without a comprehensive environmental model. In the proposed model, a factory acts as the activator, producing a product that serves as the inhibitor, which is then influenced by environmental stimuli through consumption. These components are regulated by cellular plasticity phenomena as feedback loops. We calculate the equilibrium points of the model and the stability criterion. Simulations examine how varying parameters affect the system’s transient behavior and the impact of competing functions on its functional capacity. Results show the model converges to a single stable equilibrium tuned to the environmental stimulation. Such dynamic behavior underscores the model’s utility for generating predictable responses within robotics and biological systems, showcasing its potential for navigating the complexities of adaptive systems.

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