وبما أنَّ الخلايا الجذعية قد أُخذت من الضفادع الافريقيَّة التي تسمى (زينوبوس)، اُطلق على الروبوتات اسم (xenobots – زينوبوت).

تتمكن هذه الخلايا الجذعية من النمو لتصبح خلايا لأعضاء مختلفة مثل خلايا دماغيَّة أو عظميَّة أو خلايا دم.

 

برمجة وذكاء

لقد نشر الفريق ذاته في وقت سابق دراسة أظهرت إمكانية برمجة (زينوبوت) باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه سلوكها على نحوٍ محدد، واليوم اكتشفوا قدرتها أيضاً على إعادة تكوين ذاتها، ما يعدُّ اكتشافاً غير متوقع.

يوضح البروفيسور مايكل ليفين المؤلف المشارك من جامعة تافتس، أن زينوبوت لا تتكاثر بالطرق البايولوجيَّة المعتادة، موضحاً: أنَّ "هذا ليس استنساخاً على المستوى الخلوي، بل استنساخٌ للروبوت ذاته، فالزينوبوت تكوّن زينوبوتاً آخر".

تُبين عالمة الأحياء التنموي البروفيسورة جيرمي كرين من كلية كينجز/ لندن، كيفية حدوث هذا الاستنساخ. موضحة أنَّ ما قاموا به هو أخذ الخلايا التي تتجمع بنحوٍ طبيعي لإنبات الشعر على سطحها. ويمكّن لهذه التجمعات أنْ تحفز خلايا أخرى لتكوين تجمعات جديدة وتستمر بفعل ذات الشيء".

يشير ليفين الى أنه بمجرد استخراج جنين الضفدع، فإنَّ الخلايا الجذعيَّة تسلك سلوكاً غير متوقعٍ تحت المجهر: "إذ يمكن لهذه الخلايا في البيئة الجديدة أنْ تُعيدَ بشكل أساسي تنشيط خلاياها، ويمكنها أنْ تجد لنفسها طريقة لتصبح لها وظائف حيويَّة وحركيَّة، وتسلك سلوك كائن بدائي. ومن المهم جداً فهم كيفيَّة قدرة مجموعة الخلايا هذه أنْ تجد لها طريقة للعمل في ظروفها البيئيَّة الجديدة وتكوين كائنات جديدة، رغم عدم اختيارها بشكلٍ مباشر فعلاً عن طريق التطور للقيام بهذه الوظيفة".

 

استنساخ ذاتها

يوضح ليفين أن ما تقوم به الخلايا هو استنساخ ذاتها، ليس الخلايا الفرديَّة فقط لكن الكائن الحي بالكامل. ويقول: "إنها تقوم بذلك بطريقة جديدة تماماً، لأنها لا تستطيع ذلك بالطريقة الاعتياديَّة كما في الضفدع. فقد وجدوا طريقة جديدة للقيام بوظيفة مشابهة، وهي تكرار تركيبة الروبوت".

تمتلك مجاميع الخلايا أو (زينوبوت) طاقة كافية تدوم أسبوعاً واحداً فقط في الوعاء، مع أنَّ ليفين يؤكد إمكانية الحفاظ عليها حية لمدة شهر إذا أنتجت غذاءً لمحلولها الملحي. والأهم من ذلك، أنَّه يعتقد بأنَّ هذه المجموعات القادرة على السباحة والخلايا مع المزيد من مشاركة الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها كروبوتات لإجراء إصلاحات مجهريَّة.

ويتساءل: "ما هي القوانين التي تساعدنا في فهم ما إذا كنا نرتب الخلايا وننشطها بطريقة معينة؟ وماذا تفعل المجموعات لتتعلم هذه القوانين؟. انها عملية صعبة بشكلٍ لا يصدق، والذكاء الاصطناعي هو الوسيلة المستخدمة لتعلّم وإعادة تلك الرموز".

ولقدرة الخلايا على القيام بنشاطات دون برمجتها، يقترح ليفين أنها ستحقق أكثر من الروبوتات التي يصنعها الإنسان التي يجب أنْ تتمَّ برمجتها لأداء كل وظيفة.

وحالما يتعلمون ما هو سلوك الخلية سيتمكنون من إدخالها الى الذكاء الاصطناعي لمعرفة كيفيَّة معالجتها للقيام بوظيفة محددة وبذلك تزيد من قدرة الروبوت.

يقول ليفين: "تقنية مرونة الكائنات الحية المتطورة هذه، والتي تعدُ مفترقاً حقيقياً فعلاً في التعلم العالي والذكاء الاصطناعي، تحاول استخدام التعلم الآلي لمعرفة كيف يمكننا أنْ نجعل تلك الخلايا تقوم بأمرٍ لا تفعله بالعادة؟. وهذا يطمس الخط الفاصل بين الروبوتات وعلم الأحياء حقاً لأننا نملك درجة من التحكم بها، وكان ذلك جزءاً من التعلم الآلي للمشروع". 

كما يؤكد أنَّ استخدام هذا النظام لمعرفة كيف يمكننا الحصول على مجاميع خلوية لتقوم بما نريد، والذي يملك تطبيقات تتجاوز علم الروبوتات والروبوتات الحيويَّة 

والآليَّة.

يوضح ليفين: "ان له تطبيقات في جميع فروع الطب التجديدي والذكاء الاصطناعي، فمن خلال الأمور التي تعلمناها من تلك الروبوتات يمكننا استرجاع واستحداث أساليب هندسية جديدة للتعلم الآلي المبنية على هذا النوع من المرونة البيولوجية المذهلة، والتي لم نستغلها حتى الآن في الهندسة".

عن قناة يورونيوز الاوروبية