Yaşayan Robotlar: Zenobotlar, Bir Canlı Gibi Yaşıyorlar ama Bir Bilgisayar Gibi Programlanabiliyorlar!
Bilim İnsanları, Evrimsel Algoritmaları Kullanarak Canlı Hücrelerden Robotik Yapılar Üretmeyi Başardılar!
Bu haber 4 yıl 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.
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.
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.
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:
Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.
Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.
Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.
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.
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.
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?
Tüm Reklamları Kapat
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.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git- 15
- 13
- 10
- 10
- 7
- 6
- 2
- 2
- 1
- 1
- 0
- 0
- Çeviri Kaynağı: University of Vermont | Arşiv Bağlantısı
- S. Kriegman, et al. (2020). A Scalable Pipeline For Designing Reconfigurable Organisms. Proceedings of the National Academy of Sciences. | Arşiv Bağlantısı
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 21/12/2024 16:42:36 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.
This work is an exact translation of the article originally published in University of Vermont. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.