编程进化力EVOBLISS得到了欧盟未来和新兴技术FET计划的支持沙非

编程进化力：EVOBLISS得到了欧盟未来和新兴技术（FET）计划的支持

进化的天才在行动中很少见，因此，引导生物系统方向的无形之手常常被认为是理所当然的。但是，通过将自然选择的原理应用于研究问题并设计机器人来执行这些任务，科学家正在创造世界上第一台进化机器。

听起来像是科幻小说里的东西，但是这种前瞻性方法具有直接的实际好处从药品到手机的所有设计，都需要在实验室中进行无数小时的反复试验，然后尝试新材料的组合，然后进行艰苦的测试和优化。

幸运的是，可以将计算原理应用到材料发现过程的计算机器人系统的形式来提供帮助。

英国格拉斯哥大学的化学家李·克罗宁博士说：“首先是进化。” “进化创造了生物学，而不是相反。” 它导致了生物界的惊人复杂性，克罗宁认为这也是材料科学的完美解决方案。

他解释说：“我们需要一个过程来生成物理实体，将其放入环境中，看看它们是否存在或死亡。” 为此，克罗宁和欧盟项目EVOBLISS的同事设计了一种模块化机器人，该机器人可以将培养皿上的油滴混合并移动。记录液滴的行为以及产生液滴的起始条件。

通过这种方式，他们可以筛选并选择具有某些材料特性的液滴：如果它们以期望的方式运行，它们将“存活”，并且可以维持产生液滴的条件。如果没有，他们就“死了”并被丢弃。

这种类型的进化搜索大大减少了时间和成本，因为该机器人执行了数千次试验而没有中断。对于克罗宁而言，这种方法的真正优势不仅仅在于筛查。他说：“进化的作用远不止于此，它为解决您从未想到的问题提供了新颖性。” 借助机器人，他们可以探索意外情况，这意味着当液滴以新颖的方式运行时，可以保存条件并进一步优化。

事实证明，使用具有演化能力的计算机的概念在处理复杂系统方面非常有效。英国沃里克大学的合成生物学教授阿方索·贾拉米洛开发了一种类似的方法来解决复杂的生物学问题，例如与抗菌素耐药性作斗争。在他的进化计算机中，真正的细菌被改变以避免被噬菌体感染。

当噬菌体“溶解”时，击败细菌的防御系统就可以生存。在此过程中发生了不可估量的分子相互作用，但据Jaramillo称，“发生进化时，您已经知道反应的结果。” 计算是在病毒本身内部完成的，数据存储在其基因组中。

回到材料实验室，情况是一样的。计算不在计算机上执行；它们是在机器人中物理完成的。克罗宁说，存储在硅芯片上的数据仅代表现实。“我们正在使用我们的系统来优化现实。”

美国佐治亚理工学院材料科学与工程学院的助理教授布莱尔·布雷特曼以前曾在工业界从事过EVOBLISS现在有望实现自动化的许多实验。她对这项技术减少人力劳动并探索复杂材料的性能感到乐观。“大多数商业材料是许多不同事物的混合物，很难预测这些组合将如何反应。”

但是，布雷特曼确实看到了一些挑战。她说：“最大的限制是您必须表征或了解样品。” “如果您只想看一下液体润湿的程度，这将是相对容易的。但是，如果您想了解液体如何渗透到固体中，将很难进行分析。” 材料处理的越复杂，测量的变量越多，按比例放大的难度就越大。

这是研究人员从液态材料开始但在概念上可以推断为任何材料的原因之一。到目前为止，已经设计了专门用于优化三类材料的平台：清洗液，检测化学污染物的金纳米团簇以及新的类药物有机分子。

以对进化论的新认识为出发点，而不是生物学的结果，进化机器似乎可以利用这种独特的自然力量。

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