Тараканов-киборгов научили проходить лабиринты с помощью ИИ: видео

Исследование Университета Осаки и партнеров, опубликованное в журнале ROBOMECH Journal, предлагает новый подход к управлению биогибридными насекомыми-киборгами. Речь идет о системах, где живые организмы дополняются электроникой для выполнения задач в поисково-спасательных операциях и мониторинге среды.

До сих пор такие системы в основном опирались на простые сигналы поведения — движется насекомое или нет, поворачивает или останавливается. Новый подход меняет логику управления.

Переход от команд к наблюдению состояния

Команда под руководством профессора Кейсуке Моришимы из Высшей инженерной школы Университета Осаки совместно с исследователями из Университета Дипонегоро предложила концепцию «Синергетической цепи насекомых» (ISC).

Ее ключевая идея — учитывать не только внешние движения, но и внутреннее состояние организма.

«Насекомое — это живое существо, и его реакции меняются от одной особи к другой и от момента к моменту. В традиционных исследованиях роботов часто использовался односторонний подход, когда команда отдавалась животным. В этом исследовании мы сделали первый шаг к биогибридному управлению, которое реагирует на состояние животного. Ключевой сдвиг заключается в переходе от "управления" к "слушанию".», — отмечает Моришима

Рюкзак для таракана и биоданные в реальном времени

Для экспериментов был создан миниатюрный носимый модуль для мадагаскарских шипящих тараканов. Он фиксирует сразу несколько параметров: сердечный ритм, низкочастотные нейронные сигналы и движения тела.

Дополнительно система оснащена мягкими стимуляторами. Ультрафиолетовое воздействие используется для поворотов, вибрации — для запуска движения вперед.

Как ИИ определял состояние насекомого

Исследователи собрали данные в пяти условиях: нормальное состояние, воздействие ультрафиолета, химические раздражители, жара и наличие пищи.

Затем модель машинного обучения анализировала биосигналы и движения насекомого, чтобы определить его текущее состояние. Лучший результат показал алгоритм под названием Random Forest — это метод, который принимает решение на основе множества «деревьев решений», сравнивая разные признаки одновременно. Его точность достигла 93%.

При этом некоторые состояния частично совпадали: реакции на тепло, химические вещества и ультрафиолет были похожи, вероятно из-за общего защитного поведения.

Испытания в лабиринте

Следующим этапом стали тесты в многокамерной среде с зонами привлекательных и неприятных стимулов. Обычные тараканы чаще оставались в пищевых камерах и не проходили лабиринт до конца.

Киборги, управляемые системой ISC с обратной связью, демонстрировали более сложное поведение и в ряде случаев успешно преодолевали маршрут.

Главный принцип управления заключался в минимизации вмешательства. Если система определяла спокойное или «положительное» состояние, применялась стимуляция. Если фиксировался стресс или избегающее поведение — воздействие отключалось, позволяя насекомому действовать самостоятельно.

Возможные применения

Авторы считают, что ISC смещает акцент с прямого контроля на интерпретацию внутренних состояний живого организма.

Подход может быть применен не только к насекомым, но и к другим биогибридным системам. В перспективе это открывает путь к более тонкому взаимодействию между ИИ и живыми организмами, включая задачи экологического мониторинга и поиска в труднодоступных зонах.

«Это не заключение, а начало. Прислушиваясь к физиологическим сигналам живых систем, мы надеемся заложить основу для будущего общения и сотрудничества между искусственными системами и биологическими организмами», — отмечает профессор Моришима.