В предыдущих статьях я объяснял, как исследования биоинженера Стюарта Берджесса демонстрируют изысканную конструкцию 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. Более того, строгие требования к системам управления двигателем еще больше переворачивают 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, которые идеально соответствуют архитектуре и динамике робота-манипулятора. Необходима идеальная посадка, поскольку точный контроль движений необходим для выполнения сложных задач.
Инженерам приходится использовать весьма сложные методы управления роботизированными машинами, и каждый подход сталкивается с ограничениями. Обычные подходы обеспечивают стабильность, точность и гибкость, но они не могут учитывать многие степени свободы (например, большое количество суставов и пальцев), как это наблюдается в биологических конечностях. И наоборот, подходы, основанные на обучении, могут иметь много степеней свободы, но им не хватает стабильности и гибкости. Алепуз и др. (2024) резюмируют трудности в своей статье «Биомиметическое управление роботом, основанное на использовании мозга: обзор»:
Традиционные подходы к управлению на основе моделей обеспечивают высокие свойства устойчивости управляемой системы и заданную точность даже при наличии структурированных и неструктурированных неопределенностей. Однако сложность их конструкции очень плохо масштабируется с увеличением размерности. [number of degrees of freedom] и поэтому их трудно обобщать, обслуживать и настраивать применительно к сложным роботизированным задачам. С другой стороны, использование решений, не основанных на моделях или основанных на обучении, таких как методы машинного обучения и статистического моделирования, позволяет эффективно обрабатывать системы больших размеров. Однако они требуют больших вычислительных ресурсов, с трудом адаптируются к различным сценариям и не имеют гарантий 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 включает в себя специализированные области, отвечающие за различные функции управления движением. Эти регионы имеют иерархическую структуру: области 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. Эта структура дополняется дополнительными латеральными структурами (латеральными петлями), отвечающими за регуляцию сигналов в нисходящих путях этой иерархической системы.
Системы управления, основанные на мозге, используют нейронные сети, состоящие из миллионов нейронов, которые имитируют структуру нервной системы человека. Нейронам необходимы очень специфические взаимосвязи друг с другом и с множество датчиков. Система будет работать только при соблюдении строгих требований.
Вызов эволюции
Высокая минимальная сложность и жесткие ограничения сенсорных и управляющих систем конечностей позвоночных исключают любую возможность того, что они возникли в результате ненаправленных эволюционных исследований. Сами датчики включают в себя множество сложных биологических структур, которые измеряют такие переменные, как движение, напряжение и давление.здесь, здесь). Серьезные проблемы навигации по развивающемуся ландшафту фитнеса, связанному исключительно с механикой конечностей позвоночных, значительно усложняются, если учитывать 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 описывают, как эволюционные исследования рассматривают блокировку неидеальной архитектуры конечностей (т. е. морфологии), а затем только настраивают систему управления для этой неоптимальной конструкции. Конструкция конечностей никогда не сможет постепенно трансформироваться в совершенно другую конструкцию без разумного вмешательства. Найгаард и др. (2017) опишите препятствие следующим образом:
Оптимизация морфологии роботов, а также систем 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, которая дает свободу проектирования тела в дополнение к системе управления. Это связано с тем, что для поиска решений желаемого качества требуется гораздо больший объем исследований. 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 помешать поиску ранее найденного предмета. комбинация тело-контроллер.
Различные конечности позвоночных представляют собой фундаментально разные модели конструкции, действующие в рамках взаимоисключающих ограничений. Даже если одна конечность внезапно превратится в другую (например, передняя конечность волка превратится в плавник кита), новая конечность окажется бесполезной до тех пор, пока ее система управления не будет полностью переработана в соответствии с новой механикой конечностей. Только разумный агент может одновременно спроектировать новую конечность с соответствующей ей новой системой управления.
