В предыдущих статьях я объяснял, как исследования биоинженера Стюарта Берджесса демонстрируют изысканный дизайн конечностей позвоночных и как они опровергают утверждение о том, что некоторые конечности кажутся плохо спроектированными (здесь, здесь, здесь). Здесь я опишу гениальность систем управления конечностями, которые даже вдохновляют инновации в системах управления роботами-манипуляторами. Кроме того, строгие требования к системам управления двигателем еще больше опровергают эволюционные теории и усиливают аргументы в пользу дизайна.
Проблемы системы управления
Разработка систем управления сложными роботизированными конечностями оказалась чрезвычайно сложной задачей. В «Интеллектуальное управление роботами-манипуляторами: комплексный обзор». Рават и др. (2022) объясняют, что проблема связана с тем, что система управления требует особой компоновки с точно настроенными параметрами, которая идеально соответствует архитектуре и динамике робота-манипулятора. Требуется идеальное соответствие, поскольку точный контроль движения необходим для выполнения сложных задач.
Инженерам приходится использовать весьма сложные методы управления роботизированным оборудованием, и каждый подход сталкивается с ограничениями. Обычные подходы достигают стабильности, точности и гибкости, но они не могут обеспечить множество степеней свободы (например, большое количество суставов и пальцев), как это наблюдается в биологических конечностях. И наоборот, подходы, основанные на обучении, могут управлять многими степенями свободы, но им не хватает стабильности и гибкости. Алепуз и др. (2024) резюмируют трудности в своей статье «Управление биомиметическим роботом, основанным на мозге: обзор»:
Традиционные подходы к управлению на основе моделей гарантируют высокие свойства устойчивости управляемой системы и заданную точность даже при наличии структурированных и неструктурированных неопределенностей. Однако сложность их конструкции очень плохо масштабируется с размерностью. [number of degrees of freedom] и, следовательно, их трудно обобщать, обслуживать и настраивать для решения сложных задач роботов. С другой стороны, использование решений, не основанных на моделях или основанных на обучении, таких как методы машинного обучения и статистического моделирования, позволяет эффективно управлять обширными размерностями системы. Тем не менее, они требуют больших вычислительных ресурсов, имеют проблемы с адаптацией к различным сценариям и не имеют уверенности в стабильности и надежности.
Роботизированное управление, основанное на мозге
Инженеры-робототехники изучили нервную систему человека, чтобы узнать, как она точно маневрирует конечностями со многими степенями свободы для выполнения сложных задач в неопределенных условиях. Алепуз и др. (2024) опишите архитектуру нервной системы следующим образом:
Двигательная система мозга состоит из специализированных областей, выполняющих различные функции управления движением. Эти регионы имеют иерархическую структуру: домены более высокого уровня контролируют более широкие задачи со значительной абстракцией, тогда как сегменты более низкого уровня сосредотачиваются на отдельных мышцах, передавая точные сигналы, адаптированные к специфике задачи. Эту структуру дополняют дополнительные боковые структуры (боковые петли), отвечающие за регулирование сигналов внутри нисходящих путей этой иерархической системы.
Системы управления, основанные на мозге, используют нейронные сети с миллионами нейронов, которые имитируют конструкцию нервной системы человека. Нейроны требуют весьма специфических взаимосвязей друг с другом и с множество датчиков. Система будет функционировать только после того, как она будет соответствовать строгим требованиям.
Вызов эволюции
Высокая минимальная сложность и жесткие ограничения сенсорных и управляющих систем конечностей позвоночных исключают любую возможность их возникновения в результате ненаправленного эволюционного поиска. Сами датчики включают в себя многочисленные сложные биологические структуры, которые измеряют такие переменные, как движение, напряжение и давление.здесь, здесь). Серьезные проблемы навигации по ландшафту эволюционной приспособленности, связанные исключительно с механикой конечностей позвоночных, резко усугубляются, если рассматривать как механику конечностей, так и систему управления. (Обзор эволюционных ландшафтов фитнеса см. в моей статье «Фитнес-ландшафты демонстрируют совершенство конечностей позвоночных в результате разумного замысла».)
Чейни и др. (2016) подробно опишите, как эволюционные поиски, учитывающие оба фактора, останавливаются на далеко не идеальной архитектуре конечностей (также известной как морфология), а затем лишь настраивают систему управления для этой неоптимальной конструкции. Одна конструкция конечности никогда не сможет постепенно трансформироваться в существенно другую конструкцию без разумного вмешательства. Найгаард и др. (2017) резюмируйте барьер следующим образом:
Оптимизация морфологии роботов вместе с системами управления является сложной задачей, и до сих пор мы видели лишь относительно простые результаты, даже несмотря на то, что были выделены значительные объемы вычислительных ресурсов. Одной из причин этой трудности является возросшая размерность пространства поиска, что дает не только систему управления, но и свободу проектирования корпуса. По сути, это требует гораздо большего объема исследований, чтобы найти желаемое качество решений. Однако другой аспект трудности заключается в том, что совместная эволюция морфологии и контроля также приводит к гораздо более сложному поиску — ландшафт поиска гораздо более неровный, и небольшие изменения в морфологии могут легко свести на нет эффективность ранее найденного товара. комбинация тело-контроллер.
Различные конечности позвоночных представляют собой фундаментально разные модели проектирования, действующие в рамках взаимоисключающих ограничений. Даже если одна конечность внезапно трансформируется в другую (например, передняя конечность волка в плавник кита), новая конечность окажется бесполезной до тех пор, пока ее система управления не будет полностью перепроектирована, чтобы соответствовать новой механике конечностей. Только разумный агент может одновременно сконструировать новую конечность с соответствующей ей новой системой управления.
