Un modèle montre comment un comportement de type intelligent peut émerger d’agents non vivants

Un nouveau modèle d’une équipe de chercheurs dirigé par Penn State et inspiré du roman de Crichton décrit comment les systèmes biologiques ou techniques forment des structures complexes équipées de capacités de traitement du signal qui permettent aux systèmes de répondre au stimulus et d’effectuer des tâches fonctionnelles sans guidage externe.

“Fondamentalement, ces petits nanobots deviennent auto-organisés et conscients d’eux-mêmes”, a déclaré Igor Aronson, professeur titulaire de la chaire Huck de génie biomédical, de chimie et de mathématiques à Penn State, expliquant l’intrigue du livre de Crichton. Le roman a inspiré Aronson à étudier l’émergence du mouvement collectif parmi des agents en interaction et automoteurs. La recherche a été récemment publiée dans Communication Nature.

Aronson et une équipe de physiciens de l’Université LMU de Munich ont développé un nouveau modèle pour décrire comment les systèmes biologiques ou synthétiques forment des structures complexes équipées de capacités minimales de traitement du signal qui permettent aux systèmes de répondre aux stimuli et d’effectuer des tâches fonctionnelles sans guidage externe. . Les découvertes ont des implications en microrobotique et pour tout domaine impliquant des matériaux fonctionnels et auto-assemblés formés par de simples blocs de construction, a déclaré Aronson. Par exemple, les ingénieurs en robotique pourraient créer des essaims de microrobots capables d’effectuer des tâches complexes telles que la récupération de polluants ou la détection de menaces.

“Si nous regardons la nature, nous voyons que de nombreuses créatures vivantes dépendent de la communication et du travail d’équipe, car cela améliore leurs chances de survie”, a déclaré Aronson.

Le modèle informatique conçu par des chercheurs de Penn State et de l’Université Ludwig-Maximillian prédit que les communications par de petits agents automoteurs conduisent à un comportement collectif de type intelligent. L’étude a démontré que les communications augmentent considérablement la capacité d’une unité individuelle à former des états fonctionnels complexes semblables à des systèmes vivants.

L’équipe a construit son modèle pour imiter le comportement des amibes sociales, des organismes unicellulaires qui peuvent former des structures complexes en communiquant par des signaux chimiques. Ils ont étudié un phénomène en particulier. Lorsque la nourriture se fait rare, les amibes émettent un messager chimique connu sous le nom d’adénosine monophosphate cyclique (cAMP), qui incite les amibes à se rassembler en un seul endroit et à former un agrégat multicellulaire.

“Le phénomène est bien connu”, a déclaré le co-auteur Erwin Frey de la Ludwig-Maximilians-Universität München dans un communiqué. “Avant maintenant, cependant, aucun groupe de recherche n’a étudié comment le traitement de l’information, à un niveau général, affecte l’agrégation des systèmes d’agents lorsque des agents individuels – dans notre cas, les amibes – sont autopropulsés.”

Depuis des décennies, les scientifiques cherchent à mieux comprendre la “matière active”, les systèmes biologiques ou synthétiques qui transforment l’énergie stockée dans l’environnement, par exemple un nutriment, en mouvement mécanique et forment des structures plus grandes par auto-organisation. Pris individuellement, le matériau n’a ni intelligence ni fonctionnalité, mais collectivement, le matériau est capable de répondre à son environnement avec une sorte d’intelligence émergente, a expliqué Aronson. C’est un concept ancien avec des applications futuristes.

Aristote a formulé la théorie de l’émergence il y a environ 2 370 ans dans son traité « Métaphysique ». Son langage est communément paraphrasé comme “le tout est plus grand que la somme des parties”. Dans un avenir pas si lointain, Aronson affirme que la recherche sur les systèmes émergents pourrait conduire à des nanobots de la taille d’une cellule qui s’auto-organisent à l’intérieur du corps pour combattre des virus ou des essaims de microrobots autonomes qui peuvent se coordonner en formation complexe sans pilote.

“Nous parlons généralement de l’intelligence artificielle comme d’une sorte d’androïde sensible avec une pensée élevée”, a déclaré Aronson. “Ce sur quoi je travaille, c’est l’intelligence artificielle distribuée. Chaque élément n’a pas d’intelligence, mais une fois réunis, ils sont capables d’une réponse et d’une prise de décision collectives.”

Il existe actuellement une forte demande d’intelligence artificielle distribuée dans le domaine de la robotique, a expliqué Aronson.

“Si vous concevez un robot de la manière la plus rentable possible, vous ne voulez pas le rendre trop complexe”, a-t-il déclaré. “Nous voulons fabriquer de petits robots très simples, juste quelques transistors, qui, lorsqu’ils fonctionnent ensemble, ont les mêmes fonctionnalités qu’une machine complexe, mais sans les machines coûteuses et compliquées. Cette découverte ouvrira de nouvelles voies pour les applications de la matière active dans nanosciences et robotique.

Aronson a expliqué que d’un point de vue pratique, l’intelligence artificielle distribuée pourrait être utilisée dans tout type de substance contenant des particules dispersées au microscope en suspension. Il pourrait être déployé dans le corps pour administrer un médicament destiné à combattre la maladie ou activer de minuscules circuits électroniques dans des microrobots fabriqués en série.

“Malgré son importance, le rôle de la communication dans le contexte de la matière active reste largement inexploré”, écrivent les chercheurs. “Nous identifions la machinerie décisionnelle des agents actifs individuels comme le mécanisme moteur de l’auto-organisation collectivement contrôlée du système.”

Les autres co-auteurs de l’article sont Alexander Ziepke, Ivan Maryshev et Erwin Frey de Ludwig-Maximilians-Universität München. Les recherches d’Igor Aronson ont été soutenues par le département américain de l’énergie et la fondation Alexander-von-Humboldt.