シミュレート成功「脳や神経系なしで目的の方向に進む単細胞生物の行動プロセス」

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シミュレート成功「脳や神経系なしで目的の方向に進む単細胞生物の行動プロセス」

単細胞生物は、脳や神経系がなくても目的の方向に進むことができます。極めて単純な構造の生物が、なぜこのようなことができるのか、これまでまったくわかっていませんでした。ウィーン工科大学の研究チームは、このプロセスをコンピュータ上でシミュレートすることに成功しました。

The simulated organism was equipped with the ability to process information about food in its environment in a very simple way. With the help of a machine learning algorithm, the information processing of the virtual being was then modified and optimised in many evolutionary steps. The result was a computer organism that moves in its search for food in a very similar way to its biological counterparts.
参照元：https://www.tuwien.at/en/tu-wien/news/news-articles/news/wie-man-als-einzeller-ans-ziel-gelangt
– ウィーン工科大学 Vienna University of Technology. 10. May 2021 –

脳や神経系がなくても、目的の方向に進むことができるのはなぜでしょうか。

例えば、単細胞生物は、小さな鞭毛の尾を使って食物に向かって泳ぐことができます。

このような極めて単純な構造の生物が、どのようにしてこのようなことをしているのかは、これまでまったくわかっていませんでした。

しかし、ウィーン工科大学の研究チームは、このプロセスをコンピュータ上でシミュレートすることに成功しました。

研究チームは、非常に単純なモデル生物とその環境との間の物理的な相互作用を計算しました。

この環境は、化学組成が不均一な液体で、不均一に分布した食料源を含んでいます。

模擬生物は、環境中の食物に関する情報を非常に単純な方法で処理する能力を備えていました。

その後、機械学習アルゴリズムを用いて、この仮想生物の情報処理を何度も進化させて最適化しました。

その結果、生物と非常によく似た方法で食物を探すコンピュータ生物が誕生したのです。

ウィーン工科大学理論物理学研究所の「ソフトマターの理論」グループ（リーダー：ゲルハルト・カール）で研究プロジェクトを主導したアンドラス・ツェットル氏は話します。

「このような難しい課題を、このような単純なモデルで解決できることは、一見して驚きです。バクテリアは、受容体を使って、例えば酸素や栄養分の濃度がどの方向に向かって高まっているかを判断し、その情報をもとに希望の方向に向かって移動することができます。これを “走化性 “と呼びます。」

他の多細胞生物の行動は、神経細胞の相互接続で説明できます。

しかし、単細胞生物には神経細胞がありません。

この場合、細胞内では極めて単純な処理ステップしかできません。

これまでは、化学センサーなどから得られる単純な感覚を、目的とする運動に結びつけるために、どうしてそのような単純な複雑さが必要なのかは明らかではありませんでした。

アンドレアス・ツェットル氏は話します。

「この現象を説明するためには、単細胞生物の動きを表す現実的な物理モデルが必要です。私たちは、そもそも流体中での独立した動きを物理的に可能にする、可能な限りシンプルなモデルを選びました。私たちの単細胞生物は、3つの塊が単純な筋肉でつながっています。そこで問題となるのは、これらの筋肉を協調させて、生物全体を望ましい方向に動かすことができるかということです。そして何よりも、このプロセスは単純な方法で実現できるのか、それとも複雑な制御が必要なのかが焦点です。」

人工知能の専門知識を生かしてモデルをコンピュータに実装したBenedikt Hartl氏は話します。

「単細胞生物が神経細胞のネットワークを持っていなくても、”感覚的な印象 “と “動き “を結びつける論理的なステップは、神経細胞のネットワークと同じように数学的に記述することができます。単細胞生物の場合も、細胞のさまざまな要素が論理的につながっています。化学的な信号が引き金となって、最終的には生物のある動きにつながります。」

修士論文の一環としてこのテーマに関する多くの計算を行ったMaximilian Hübl氏は話します。

「これらの要素と、それらが互いに影響し合う様子をコンピューター上でシミュレーションし、遺伝的アルゴリズムで調整しました。世代を重ねるごとに、仮想単細胞生物の運動戦略は少しずつ変化していきました。目的の化学物質がある場所に移動することに成功した単細胞生物は「繁殖」させ、成功しなかった単細胞生物は「死滅」させたのです。このようにして、何世代にもわたって、仮想単細胞生物が化学物質の認識を極めて単純な方法と基本的な回路で目標とする動きに変換するための、生物進化によく似た制御ネットワークが出現したのです。」

アンドレアス・ツェットル氏は話します。

「高度に発達した動物が、意識的に何かを感知して、それに向かって走り出すと考えるべきではありません。意識的に何かを認識し、それに向かって走るような高度に発達した動物と考えるべきではありません。しかし、最終的には平均して正しい方向に向かうものです。これは、自然界の単細胞生物で観察されるものとまったく同じです。」

PNAS誌に掲載されたコンピュータシミュレーションとアルゴリズムの概念は、比較的複雑に見える動きのパターンを実現するには、制御ネットワークの最小限の複雑さで十分であることを証明しています。

物理的条件が正しく考慮されていれば、驚くほど単純な内部機構で、自然界で知られている動きをモデル内で正確に再現することができるのです。

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