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劉靂宇教授課題組在美國科學院院刊PNAS上發表最新研究成果

作者:點擊次數:更新時間:2022年03月22日

 

   20223月,十分彩官方平台劉靂宇課題組發表研究論文“Robots as Models of Evolving Systems” (集群機器人作為進化係統的模型)。該論文以重慶大學為第一單位和通訊單位在PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)上發表, 並被Physics Today專題報道。物理學院博士生王高為第一作者,劉靂宇教授為通訊作者。

 在該研究工作中,機器人被賦予獨特的遺傳、變異和自然選擇的機製,從而將生物進化係統中最重要的因素引入到機器人群體中。結合動態可編程的光學環境,使機器人群體能夠感知環境和改變環境,從而誘發複雜的群體適應性行為。

 每個機器人具有三組二進位構成的“基因”,這些基因有顯性和隱性之分。對應於機器人的性狀則是機器人對光資源的消耗敏感度。具有不同的顯隱性組合的機器人消耗環境中的食物資源種類不同。而當機器人需要的資源量不能得到滿足時,個體因為生存壓力增大而促使基因突變率升高,甚至因食物枯竭而死亡。存活的機器人在遇到死亡的機器人殼體時會通過紅外裝置傳遞一半的基因給對方,因此當兩個不同的機器人給一個死亡的機器人各傳遞一半基因組後,死亡的機器人將會獲得新生。並且複活的機器人將具有來自親代各一半的基因組,由此與生物有性生殖過程相對應。

 當具有這樣生物學特性的群體處於白色均勻資源場中時,由於個體的性狀多樣性,群體的生存環境依舊會變得非常動態和複雜,而個體的基因突變率是群體生存的一個重要因素。定量實驗結果表明群體在低突變率或高突變率時都能存活下來,而在中等突變率會使群體的生存變得困難。當群體處於資源均勻但顏色呈周期性變化的環境中時,群體生存的結論與白色均勻場中類似,但對基因突變率的改變會更加敏感。而當群體處於資源在時間和空間上都不斷隨機變化的環境中時,群體的高突變率不再使群體生存下來,反而會讓群體逐漸滅亡。這項工作使用實體機器人係統取代計算機仿真來研究生物進化係統的特性,並且發現了與高度理想化的計算機仿真結果所不同的結論。

 美國物理聯合會(AIP)旗下的Physics Today雜誌主編Charles Day撰寫專文,討論了該集群機器人係統及對生物學的啟發。報道提出該研究的發現對癌症化療方法的療法具有極強的啟發意義,即多種藥物的隨機劑量有可能比按時定量的化療用藥更能抑製高突變率的癌細胞。

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該工作得到國家自然科學基金麵上項目11974066和項目12174041的資助。

原文鏈接:https://doi.org/10.1073/pnas.2120019119

報道鏈接:https://physicstoday.scitation.org/do/10.1063/PT.6.1.20220318a/full/