[논문 리뷰] There's Plenty of Room Right Here: Biological Systems as Evolved, Overloaded, Multi-scale Machines

Joshua Bongard, Michael Levin|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 20.

Modular Robots and Swarm Intelligence인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 생물학적 시스템을 다층적이고 진화한 기계로 간주하며, 동일한 물리적 기초 위에서 다중 계산을 동시에 수행하는 '다중계산(polycomputing)'을 수행한다고 제안한다. 계산과 생물학 사이의 인위적인 경계를 해소하는 관찰자 중심의 실용적 프레임워크를 채택함으로써, 저자들은 이 관점이 복잡한 생물학적 기능의 예측 및 제어를 향상시키며, 재생의학, 로봇공학 및 바이오엔지니어링 분야에 혁신적인 영향을 미칠 수 있다고 주장한다.

ABSTRACT

The applicability of computational models to the biological world is an active topic of debate. We argue that a useful path forward results from abandoning hard boundaries between categories and adopting an observer-dependent, pragmatic view. Such a view dissolves the contingent dichotomies driven by human cognitive biases (e.g., tendency to oversimplify) and prior technological limitations in favor of a more continuous, gradualist view necessitated by the study of evolution, developmental biology, and intelligent machines. Efforts to re-shape living systems for biomedical or bioengineering purposes require prediction and control of their function at multiple scales. This is challenging for many reasons, one of which is that living systems perform multiple functions in the same place at the same time. We refer to this as "polycomputing" - the ability of the same substrate to simultaneously compute different things. This ability is an important way in which living things are a kind of computer, but not the familiar, linear, deterministic kind; rather, living things are computers in the broad sense of computational materials as reported in the rapidly-growing physical computing literature. We argue that an observer-centered framework for the computations performed by evolved and designed systems will improve the understanding of meso-scale events, as it has already done at quantum and relativistic scales. Here, we review examples of biological and technological polycomputing, and develop the idea that overloading of different functions on the same hardware is an important design principle that helps understand and build both evolved and designed systems. Learning to hack existing polycomputing substrates, as well as evolve and design new ones, will have massive impacts on regenerative medicine, robotics, and computer engineering.

연구 동기 및 목표

• 계산 기계와 생물학적 시스템 사이의 인위적인 이원론을 도전함으로써, 엄격한 범주 경계를 해소한다.
• 동일한 기초 위에서 다중 기능을 동시에 수행하는 다중계산으로 인해 발생하는 다층적 생물학적 기능의 예측 및 제어의 어려움을 다룬다.
• 관찰자 중심의 프레임워크를 개발하여 생물학적 시스템을 계산 자료로 간주함으로써 물리적 계산 시스템과 유사하게 다룬다.
• 다중계산이 진화한 시스템과 공학적으로 설계된 시스템 양쪽 모두의 핵심 설계 원칙임을 입증한다. 이는 바이오엔지니어링 분야의 새로운 접근법을 가능하게 한다.
• 다중계산 기초를 활용하고 재설계함으로써 재생의학, 로봇공학 및 컴퓨터공학 분야의 발전을 이끌어내는 것을 목표로 한다.

제안 방법

• 생물학적 시스템 내 계산을 분석하기 위해 관찰자에 의존하는 실용적 프레임워크를 채택함으로써, 엄격한 분류를 피한다.
• 생물학적 시스템과 물리적 계산 자료 사이의 유사성을 도출하며, 기초 수준의 다기능성을 강조한다.
• 발생생물학과 조직 수준의 계산(예: 형태형성, 생전기 신호 전달)에서의 다중계산 사례를 분석한다.
• 다층적 모델링을 사용하여 생물학적 계산에서 분자, 세포 및 조직 수준의 역학을 연결한다.
• 다중 에이전트 시스템과 인공지능의 원리를 적용하여 생물학적 기초 위에서의 탄생 계산 행동을 모델링한다.
• 선형적이고 결정론적인 계산 모델에서 벗어나 진화한 시스템에서의 계산을 더 넓고 연속적인 시각으로 전환한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비선형적이고 다기능적인 성격을 지닌 생물학적 시스템을 어떻게 의미 있게 계산 기계로 이해할 수 있는가?
• RQ2 동일한 생물학적 기초가 다양한 척도에서 동시에 여러 계산을 수행할 수 있도록 허용하는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 관찰자 중심의 프레임워크는 중간 척도의 생물학적 현상 모델링과 제어를 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 다중계산이 진화한 시스템과 공학적으로 설계된 시스템 모두의 설계 원칙으로서 작용하는 방식은 무엇인가?
• RQ5 생물학적 조직을 계산 자료로 간주함으로써 재생의학과 로봇공학에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 생물학적 시스템은 형태형성과 생전기 신호 전달 등에서처럼 동일한 물리적 기초 위에서 다중 계산을 동시에 수행한다.
• 동일한 기초는 발달, 항상성 유지, 환경 반응에 대한 정보를 동시에 인코딩하고 처리할 수 있어, 다층적 계산 능력을 보여준다.
• 관찰자 중심의 프레임워크는 계산과 생물학 사이의 인위적 경계를 해소하여, 복잡하고 다기능적인 시스템에 대한 더 정확한 모델링을 가능하게 한다.
• 다중계산은 결함이 아니라 진화한 시스템의 核심 설계 원칙이며, 다양한 척도에서의 강건성과 적응성을 가능하게 한다.
• 다중계산 기초를 활용하고 재설계함으로써 재생의학과 생물학 기반 로봇공학 분야에 혁신적인 잠재력을 가진다.
• 물리적 계산의 원리를 발달생물학에 통합함으로써 살아있는 시스템에서 새로운 예측 및 제어 능력이 가능해진다.