Sie treffen das Ende eines langen Tages in Ihrer Wohnung in den frühen 2040er Jahren. Sie haben gute Arbeit geleistet und beschlossen, eine Pause einzulegen. "Filmzeit!", Sagst du. Home reagiert auf Ihre Bedürfnisse. Der Tisch teilt sich in Hunderte winziger Teile, die unter Ihnen kriechen und die Form eines Stuhls annehmen. Der Computerbildschirm, an dem Sie gearbeitet haben, breitet sich über die Wand aus und verwandelt sich in eine flache Projektion. Sie entspannen sich in einem Sessel und sehen in wenigen Sekunden bereits einen Film in Ihrem Heimkino, alle innerhalb derselben vier Wände. Wer braucht mehr als ein Zimmer?
Dies ist der Traum derer, die an "programmierbarer Materie" arbeiten.
In seinem neuesten Buch über künstliche Intelligenz unterscheidet Max Tegmark drei Ebenen der Rechenkomplexität für Organismen. Life 1.0 sind einzellige Organismen wie Bakterien; Hardware ist für sie nicht von Software zu unterscheiden. Das Verhalten der Bakterien ist in ihrer DNA kodiert; Sie kann nichts Neues lernen.
Leben 2.0 ist das Leben der Menschen im Spektrum. Wir sind irgendwie mit unserer Ausrüstung festgefahren, aber wir können unser eigenes Programm ändern und Entscheidungen im Lernprozess treffen. Zum Beispiel können wir Spanisch statt Italienisch lernen. Ähnlich wie bei der Speicherverwaltung auf einem Smartphone können Sie mit der Hardware des Gehirns bestimmte „Taschen“herunterladen. Theoretisch können Sie jedoch neue Verhaltensweisen erlernen, ohne den zugrunde liegenden genetischen Code zu ändern.
Life 3.0 entfernt sich davon: Kreaturen können mithilfe von Feedback sowohl die Hardware- als auch die Software-Shells ändern. Tegmark sieht dies als echte künstliche Intelligenz an - sobald er lernt, seinen Basiscode zu ändern, wird es eine Explosion der Intelligenz geben. Vielleicht können wir dank CRISPR und anderen Gen-Editing-Techniken unsere eigene "Software" verwenden, um unsere eigene "Hardware" zu modifizieren.
Programmierbare Materie führt diese Analogie zu den Objekten unserer Welt: Was wäre, wenn Ihr Sofa „lernen“könnte, wie man ein Tisch wird? Was wäre, wenn Sie anstelle einer Armee von Schweizer Messern mit Dutzenden von Werkzeugen ein einziges Werkzeug hätten, das auf Ihr Kommando „wusste“, wie man ein anderes Werkzeug für Ihre Bedürfnisse wird? In den überfüllten Städten der Zukunft könnten Häuser durch Wohnungen mit einem Raum ersetzt werden. Dies würde Platz und Ressourcen sparen.
Wie auch immer, das sind die Träume.
Da es so schwierig ist, einzelne Geräte zu entwerfen und herzustellen, ist es nicht schwer vorstellbar, dass die oben beschriebenen Dinge, die sich in viele verschiedene Objekte verwandeln können, äußerst komplex sein werden. Professor Skylar Tibbits vom MIT nennt es 4D-Druck. Sein Forschungsteam identifizierte die Schlüsselbestandteile für die Selbstorganisation als einen einfachen Satz reaktionsfähiger Bausteine, Energien und Wechselwirkungen, aus denen nahezu jedes Material und jeder Prozess wiederhergestellt werden kann. Selbstorganisation verspricht Durchbrüche in vielen Branchen, von Biologie über Materialwissenschaften, Informatik, Robotik, Fertigung, Transport, Infrastruktur, Bauwesen, Kunst und mehr. Auch beim Kochen und bei der Weltraumforschung.
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Diese Projekte stecken noch in den Kinderschuhen, aber das Self-Assembly Lab von Tibbits und andere legen bereits den Grundstein für ihre Entwicklung.
Zum Beispiel gibt es ein Projekt zur Selbstorganisation von Mobiltelefonen. Gruselige Fabriken kommen in den Sinn, in denen sie Mobiltelefone rund um die Uhr unabhängig voneinander aus 3D-gedruckten Teilen zusammenbauen, ohne dass ein menschliches oder robotergesteuertes Eingreifen erforderlich ist. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Telefone wie heiße Kuchen aus den Regalen fliegen, aber die Produktionskosten für ein solches Projekt werden vernachlässigbar sein. Dies ist ein Proof of Concept.
Eines der Haupthindernisse, die bei der Erstellung programmierbarer Materie überwunden werden müssen, ist die Auswahl der richtigen Grundblöcke. Balance ist wichtig. Um kleine Details zu erstellen, benötigen Sie keine sehr großen "Steine", da sonst das endgültige Design klumpig aussieht. Aus diesem Grund können Bausteine für einige Anwendungen unbrauchbar sein - beispielsweise, wenn Sie Werkzeuge für subtile Manipulationen erstellen müssen. Bei großen Stücken kann es schwierig sein, eine Reihe von Texturen zu modellieren. Wenn andererseits die Teile zu klein sind, können andere Probleme auftreten.
Stellen Sie sich ein Setup vor, in dem jedes Detail von einem kleinen Roboter dargestellt wird. Der Roboter muss eine Stromversorgung und ein Gehirn oder zumindest eine Art Signalgenerator und Signalprozessor in einer kompakten Einheit haben. Sie können sich vorstellen, dass eine Reihe von Texturen und Spannungen modelliert werden können, indem Sie die Stärke der "Bindung" zwischen den einzelnen Einheiten ändern - der Tisch sollte etwas härter sein als Ihr Bett.
Die ersten Schritte in diese Richtung wurden von denen unternommen, die modulare Roboter entwickeln. Daran arbeiten viele Gruppen von Wissenschaftlern, darunter MIT, Lausanne und die Universität Brüssel.
In der neuesten Konfiguration fungiert ein einzelner Roboter als zentrale Entscheidungsabteilung (Sie können es als Gehirn bezeichnen), und zusätzliche Roboter können dieser zentralen Abteilung nach Bedarf beitreten, wenn Form und Struktur des Gesamtsystems geändert werden müssen. Derzeit gibt es nur zehn separate Einheiten im System, aber auch dies ist ein Proof of Concept, dass ein modulares Robotersystem gesteuert werden kann. Vielleicht werden in Zukunft kleine Versionen desselben Systems die Grundlage für Komponenten für Material 3.0 bilden.
Es ist leicht vorstellbar, wie diese Schwärme von Robotern lernen, Hindernisse zu überwinden und auf sich ändernde Umgebungen einfacher und schneller zu reagieren als ein einzelner Roboter mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Zum Beispiel könnte ein Robotersystem schnell wieder aufgebaut werden, so dass eine Kugel ohne Beschädigung vorbeikommt und so ein unverwundbares System bildet.
Apropos Robotik: Die Form des idealen Roboters war Gegenstand vieler Debatten. Einer der jüngsten großen Robotikwettbewerbe, die von DARPA veranstaltet wurden, die Robotics Challenge, wurde von einem Roboter gewonnen, der sich anpassen kann. Er besiegte den berühmten Humanoiden Boston Dynamics ATLAS, indem er einfach ein Rad hinzufügte, mit dem er fahren konnte.
Anstatt Roboter in Form von Menschen zu bauen (obwohl dies manchmal nützlich ist), können Sie ihnen erlauben, sich zu entwickeln, sich zu entwickeln und die perfekte Form für die Aufgabe zu finden. Dies ist besonders nützlich im Katastrophenfall, wenn teure Roboter Menschen ersetzen können, aber bereit sein müssen, sich an unvorhersehbare Umstände anzupassen.
Viele Futuristen stellen sich die Möglichkeit vor, winzige Nanobots herzustellen, die alles aus Rohstoffen herstellen können. Dies ist jedoch optional. Programmierbare Materie, die auf die Umgebung reagieren kann, ist in jeder industriellen Anwendung nützlich. Stellen Sie sich ein Rohr vor, das bei Bedarf verstärkt oder geschwächt oder auf Befehl die Durchflussrichtung geändert werden kann. Oder Stoff, der je nach Bedingungen mehr oder weniger dicht werden kann.
Wir sind noch weit von den Tagen entfernt, an denen unsere Betten in Fahrräder verwandelt werden können. Vielleicht ist die traditionelle nichttechnologische Lösung, wie es oft der Fall ist, viel praktischer und wirtschaftlicher. Aber wenn eine Person versucht, einen Chip in jedes ungenießbare Objekt zu schieben, werden leblose Objekte jedes Jahr etwas lebhafter.
Ilya Khel
