Evrim Ağacı
Reklamı Kapat

Yaşayan Robotlar: Zenobotlar, Bir Canlı Gibi Yaşıyorlar ama Bir Bilgisayar Gibi Programlanabiliyorlar!

Bilim İnsanları, Evrimsel Algoritmaları Kullanarak Canlı Hücrelerden Robotik Yapılar Üretmeyi Başardılar!

Yaşayan Robotlar: Zenobotlar, Bir Canlı Gibi Yaşıyorlar ama Bir Bilgisayar Gibi Programlanabiliyorlar!
Solda, süperbilgisayar yapımı bir organizmanın anatomik tasarımını; sağda ise ondan elde edilen, tamamen kurbağa derisinden (yeşil) ve kalp kası hücrelerinden (kırmızı) yapılmış canlı organizmasını görüyoruz.
Sam Kriegman, UVM
Tavsiye Makale
Reklamı Kapat

Bir kitabın ağaçlardan yapıldığını biliriz ama o, artık bir ağaç olmaktan çıkmıştır. Ölü hücreler başka bir ihtiyacı karşılamak için yeniden programlanmıştır.

Bu yazı, University of Vermont isimli kaynaktan birebir çevrilmiştir. Çevirmen tarafından, metin içerisinde (varsa) açıkça belirtilen kısımlar haricinde, herhangi bir ekleme, çıkarma veya değişiklik yapılmamıştır. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Bu haber 5 ay öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.

Bir araştırma ekibi, kurbağa embriyolarından alınan canlı hücreleri yeniden programladı ve onları tamamen yeni yaşam biçimleri oluşturacak şekilde bir araya getirdi. Bu milimetre genişliğindeki “zenobotlar (xenobots)” belli bir hedefe doğru ilerleyebilir, hastanın vücudu içinde herhangi bir yere ilaç sevkedebilir ve kesildikten sonra kendini iyileştirebilir. Araştırmanın yardımcı yürütücüsü, Vermont Üniversitesinden bilgisayar bilimci ve robotik uzmanı Joshua Bongard şöyle söylüyor:

Bunlar, son teknoloji ürünü yaşayabilen makinalar. Ne geleneksel anlamda robot ne de bilinen bir hayvan türü. Aslında, yeni bir eşya sınıfı: Yaşayan ve programlanabilen bir organizma!

Bu yeni yaratıklar Vermont Üniversitesinde bir süperbilgisayarda tasarlandı ve daha sonra Tufts Üniversitesi biyologlarınca bir araya getirilip test edildi. Araştırmanın diğer yardımcı yürütücüsü, Tufts Üniversitesi Rejeneratif ve Gelişimsel Biyoloji Merkezi müdürü Michael Levin şöyle söylüyor:

Diğer makinaların yapamayıp da bu canlı robotların yapabileceği pek çok faydalı uygulama hayal edebiliriz. Örneğin, bu robotlar kirli atıkları ya da radyoaktif kirlilik yaratan maddeleri arayabilir, okyanuslardaki mikro plastikleri toplayabilir ve hatta damarlarda tıkanıklığa yol açan plakları temizleyebilir.

Araştırmanın sonuçları 13 Ocak 2020’de Proceedings of the National Academy of Sciences adlı dergide yayımlandı.

Yeni Bir Eşya Sınıfı!

Bildiğimiz kadarıyla tarımın başlangıcından beri insanlar, kendi yararları için canlıları manipüle etmişlerdir. Günümüzde genetik düzenleme yaygın hale gelmiş ve son birkaç yılda birtakım yapay organizmalar elle ("manuel olarak") bir araya getirilerek, bilinen hayvanların beden biçimleri taklit edilmiştir. Ancak ekibe göre, bu araştırmayla, ilk defa, “tamamıyla biyolojik olan makinalar sıfırdan başlanarak yapılmıştır”.

Vermont Üniversitesi Gelişmiş Bilgisayar Merkezine (Vermont Advanced Computing Core) ait Deep Green adlı süperbilgisayar kümesinde aylar süren işlem süreci boyunca ekip (hem baş yazar hem doktora öğrencisi olan Sam Kriegman dahil) yeni yaşam biçimleri geliştirmek için binlerce aday tasarım yaratmak amacıyla evrimsel bir algoritma kullandı.

Süperbilgisayar, bilim insanlarınca kendisine atanan görevleri (belli bir yönde hareket kabiliyeti geliştirmek gibi) yerine getirmeye çalışırken yüzlerce simüle edilmiş (taklit) hücreyi binlerce çeşit şekil ve beden biçimi oluşturacak şekilde defalarca bir araya topluyordu. Biyofiziğin temel kurallarınca (tek bir kurbağa derisinin ya da kalp hücresinin neler yapabileceğini söyleyen kurallar gibi) yönlendirilen bilgisayar programları işlem yaptıkça, daha başarılı olan taklit (simüle) organizmalar tutularak optimize edilirken başarısız olan tasarımlar bertaraf edildi. Algoritma yüzlerce kez bağımsız şekilde çalıştıktan sonra en iyi ümit vadeden tasarımlar sınamaya tabi tutuldu. 

Sam Kriegman'ın başını çektiği ekip, yeni yaşam biçimleri geliştirmek için binlerce aday tasarım yaratmak amacıyla evrimsel bir algoritma kullandı.
Sam Kriegman'ın başını çektiği ekip, yeni yaşam biçimleri geliştirmek için binlerce aday tasarım yaratmak amacıyla evrimsel bir algoritma kullandı.
News1

Michael Levin’in başını çektiği ve mikro cerrah Douglas Blackiston’ın önemli katkısıyla Tufts Üniversitesindeki ekip, daha sonra, bilgisayar ortamındaki tasarımları hayata aktardı. Bunun için, ilkin, Xenopus laevis türü Afrika kurbağası embriyosundan kök hücreler topladı (“xenobot” ismi bu türün adından gelmektedir). Akabinde bu kök hücreler, tek hücreye ayrıştırılarak laboratuvar ortamında kuluçkaya yatırıldı. Bu hücreler, mikroskop altında, ufak penseler ve ondan daha da küçük elektrotlar vasıtasıyla kesildikten sonra, bilgisayarın belirlediği tasarımlara yakınlaştırmak için bir araya getirildi.

Doğada asla görülmemiş vücut biçimleri geliştirecek şekilde toplanan bu hücreler beraber çalışmaya başladı. Deri hücreleri daha pasif bir yapıya biçimlenirken, bir zamanlar gelişigüzel kasılan kalp kası hücreleri bilgisayar tasarımının yönlendirmesi altında düzenli bir şekilde ileri hareket etmek üzere çalıştı. Spontane, kendi organize olabilen şekiller yardımıyla robotların kendi başlarına hareketinin devamı sağlandı.

Bu yeniden ayarlanabilir organizmalar uyumlu bir tarzda hareket edebiliyor ve embriyoların gelişim sürecinde ihtiyaç duydukları enerji kaynakları sayesinde günlerce, hatta haftalarca sucul ortamlarında gezinebiliyorlardı. Ters çevrildiklerinde ise, tıpkı sırtları üzerine bırakılan top böcekleri gibi, başarısız oluyorlardı.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Daha sonra yapılan testlerde zenobot gruplarının halkalar şeklinde hareket ettiği, kendiliğinden ve toplu bir tarzda küçük madde taneciklerini belli bir merkeze yönlendirebildiği görüldü. Bazıları ise sürtünmeyi en aza indirmek için ortasında delik olacak şekilde tasarlandı. Bu testlerin bilgisayar ortamındaki versiyonunda ise bilim insanları, başka bir amaç için (bir nesneyi başarılı bir şekilde taşısın diye) deliğe yeni bir görev atadı. Vermont Üniversitesi Bilgisayar Bilimi Bölümünde ve Karmaşık Sistemler Merkezinde profesör olan Joshua Bongard, bu deneyi, bilgisayar tasarım ürünü olan organizmaların, akıllı ilaç dağıtımı yapmak amacıyla kullanılmasına giden bir adım olarak niteliyor.

650-750 mikron çapında (toplu iğne başından biraz daha küçük) üretilmiş dört bacaklı organizma.
650-750 mikron çapında (toplu iğne başından biraz daha küçük) üretilmiş dört bacaklı organizma.
Douglas Blackiston, Tufts University

Yaşayan Teknolojiler

Dayanıklı veya esnek olsunlar diye çoğu teknoloji çelik, beton ya da plastikten yapılmaktadır. Ama aynı zamanda bu teknolojiler, okyanuslarda giderek büyüyen plastik kirlilik gibi veya sentetik malzeme ve elektronik eşya kaynaklı zehirlenmeler gibi ekolojiyle ve insan sağlığıyla ilgili problemlere de yol açmaktadır. Bongard şöyle ifade ediyor:

Canlı dokunun dezavantajı dayanıksız ve bozunabilir oluşudur. Bu yüzden de çelik kullanırız. Ama şunu da unutmayalım ki organizmaların kendilerini yenilediği ve yenilenmenin canlı başına on yıllar sürdüğü 4.5 milyar yıllık bir deneyimi var. Kendini yenileme süreci durduğunda (ölüm) ise organizmalar genelde etrafa zarar vermeden öylece çürürler. Zenobotlar da tamamıyla biyobozunurdur: Yedi gün sonra işlerini bitirdiklerinde ölü deri hücreleri haline gelirler.

Dizüstü bilgisayarınız dayanıklı bir teknolojik üründür. Bunu, onu ikiye kesmeye kalktığınızda daha iyi anlarsınız. Yaptıkları deneylerde zenobotları kesen ve neler olduğunu gözlemleyen bilim insanları şunları söylüyor:

Robotu ortasından ikiye böldük. Tekrar birleşerek kendini yeniledi ve çalışmaya devam etti. Bu, bildiğimiz makinelerle asla yapamayacağımız bir şey.
Kök hücreler, mikroskop altında, ufak penseler ve ondan daha da küçük elektrotlar vasıtasıyla kesildikten sonra, bilgisayarın belirlediği tasarımlara yaklaştırılıyorlar.
Kök hücreler, mikroskop altında, ufak penseler ve ondan daha da küçük elektrotlar vasıtasıyla kesildikten sonra, bilgisayarın belirlediği tasarımlara yaklaştırılıyorlar.
Gigazine

Yaşam Kodunu Kırmak!

Levin ve Bongard’a göre, hücrelerin nasıl konuştuğuyla ve birleştiğiyle ilgili öğreniyor olduğumuz şeylerin gücü hem bilgisayar bilimini hem de yaşamı anlamayı derinden ilgilendirdiğini söylüyor. Levin bunu şöyle ifade ediyor:

Biyolojide en büyük sorun, biçim ve işlevi belirleyen algoritmaları anlayabilmektir. Genom, protein kodlar. Ama bu donanımın, çok farklı koşullar altında işlevsel anatomiler yaratmaya yönelik olarak hücreleri nasıl uyum içinde çalıştırdığına dair buluşumuz dönüşümcü (devrimsel) uygulamalara imza atacaktır.

Bir organizmayı geliştirmek ve işler hale getirmek için, sadece nöron içi değil, hücre içi ve hücreler arası bol miktardaki sürekli bilgi akışı ve iş birliği -diğer bir deyişle, organik bilgi işleme (organic computation)- olmaktadır. Kendiliğinden ortaya çıkan ve geometrik olan bu özellikler, DNA’nın belirlediği donanım üzerinde çalışan biyoelektrik, biyokimyasal ve biyomekanik süreçler tarafından şekillendirilir ve yeniden ayarlanabilir (reconfigurable). Böyle oluşundan dolayı da yeni yaşam biçimlerine olanak tanır.

Bilim insanları PNAS dergisinde yayımladıkları çalışmalarını, biyoelektrik kodun hem biyolojiye hem bilgisayar bilimine uygulanması konusunda bir adım olarak görüyorlar. Levin şöyle söylüyor:

Hangi hücrelerin uyum içerisinde çalışacağına dair anatomiyi belirleyen şey nedir? Zenobotları yapmak için kullandığımız hücrelere bakıyorsunuz ve aslında bunlar kurbağa hücresi. Yani, %100 kurbağa DNA’sına sahip. Ama kurbağa değiller. İşte o zaman, bu hücreler başka ne işler yapmak için kullanılabilir diye soruyorsunuz. Biz burada kurbağa hücrelerinin, varsayılan anatomilerinden tamamıyla farklı ilginç yaşam biçimlerine dönüştürülebileceğini gösterdik.

Levin ve ekipdaşları (DARPA Yaşamboyu Öğrenen Makinalar programının ve Milli Bilim Kurumunun da destekleriyle) zenobot yapmayı, morfogenetik kodu deşifre etmeye yönelik küçük bir adım olarak görüyorlar. Bu sayede, organizmaların bütünüyle nasıl organize olduklarına ve ayrıca geçmişlerine ve yaşadıkları çevreye bağlı olarak bilgiyi nasıl işleyip koruduklarına dair daha kapsamlı bir kavrayış elde edebileceğiz.

Zenobotlar, pek çok karıncanın bir karınca tepesi yapması gibi organizasyonel davranışları kavramamıza yardımcı olabilir.
Zenobotlar, pek çok karıncanın bir karınca tepesi yapması gibi organizasyonel davranışları kavramamıza yardımcı olabilir.
Pixabay

Artan Endişeler

Çoğu kişi hızlı teknolojik değişimlerin ve karmaşık biyolojik manipülasyonların getirecekleri konusunda endişe duymaktadır. Levin bu korkunun yersiz olmadığını; anlamadığımız karmaşık sistemlerle oynamaya başladığımızda birtakım istenmeyen sonuçların doğabileceğini söylüyor.

Bir karınca kolonisi gibi pek çok karmaşık sistem basit bir birimle başlar (tek bir karınca gibi). Fakat buradan hareketle koloninin nasıl bir şekil alacağını ya da karıncaların birbirine kenetlenmiş bedenleriyle suyun üzerinde nasıl köprüler kurabileceğini önceden kestirmek oldukça zor bir iştir. Levin konuyla ilgili şunları söylüyor:

İnsanlık olarak ileride hayatta kalmak istiyorsak, karmaşık sistemlerin basit kurallardan nasıl evrimleştiğini daha iyi anlamamız gerekir. Bilim şu anda düşük düzeyli kuralları kontrol etmeye odaklanmıştır. Ama yüksek seviye kuralları da anlamamız gerekir. Şayet bir yerine iki bacalı bir karınca tepesi olsun diyorsak, karıncaları nasıl modifiye ederdik? Buna dair bir fikrimiz olmalı.

Bence, sonuçların oldukça karmaşık olduğu sistemler üzerine kontrol sahibi olmayı isteyen bir toplumun öncelikle şunu kavraması gerekmektedir: Canlı sistemler genel bir davranışın [karınca tepesinin şekli gibi] ne tür olacağına nasıl karar vermektedir? İstediğimiz davranışları elde etmek için parçaları nasıl manipüle ederiz?

Diğer bir ifadeyle, Levin’e göre bu çalışma, insanların korktuğu şeyin -istenmeyen sonuçların- kontrolünü elde etmeye doğrudan bir katkı yapıyor. İster sürücüsüz arabaların ani yükselişi, ister virüslerin tüm soy hattını ortadan kaldıracak gen düzenlemeleri, isterse de insan deneyimini şekillendirecek diğer karmaşık ve otonom sistemler olsun, tüm bunlar üzerinde denetim sahibi olabiliriz.

Dahası, Bongard’a göre, yaşamın içkin yaratım sürecini daha derinden anlayıp onu yeni yaşam biçimleri oluşturacak şekilde yönlendirebiliriz.

Bu yazımızda sözü edilen akademik makalenin yöntemi veya sonuçları ile ilgili bir sorunuz veya sorununuz mu var? Aşağıda, akademik makalenin yazarlarının iletişim adreslerini bulabilirsiniz.

Evrim Ağacı sadece bilimsel bir çalışmayı duyurmak ile mükelleftir; araştırmayı, araştırmacıları veya araştırmanın sonuçlarını savunmaz. Akademik bir makalenin sonuçlarını geçersiz kılmanın ana yöntemi, orijinal çalışmanın yöntemi, sonuçları veya tartışması ile ilgili hatalı noktaları tespit etmek ve bunu hakemli dergilerde yayınlamaktır. Bu yapılacak olursa, Evrim Ağacı o çalışmaları da memnuniyetle duyuracak ve/veya bu çalışmayı güncelleyecektir.

Makalenin Yazışmadan Sorumlu Yazarı :
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 9
  • Bilim Budur! 8
  • Tebrikler! 7
  • Umut Verici! 7
  • Merak Uyandırıcı! 6
  • İnanılmaz 4
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 1
  • Güldürdü 1
  • Korkutucu! 1
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 09/07/2020 21:56:13 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8201

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Reklamı Kapat
Güncel
Çin
Hayvan
Göğüs Hastalığı
Üreme
Primat
Hidrotermal Baca
Toplum
Ölümden Sonra Yaşam
Elektrokimya
Aslan
Cinsellik
Kanser Tedavisi
Mars
Karadelik
Kromozom
Örümcek
Kuyruk
Hafıza
Konuşma
Hormon
Paleontoloji
Lgbt
Antropoloji
Küresel Isınma
Hastalık Yayılımı
Daha Fazla İçerik Göster
Daha Fazla İçerik Göster
Reklamı Kapat
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, Evrim Ağacı'nda çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
“Al elmaya taş atan çok olur.”
Türk Atasözü
Geri Bildirim Gönder