Moduły sztucznej inteligencji sterują mobilną rośliną. Badacze z Tokio stworzyli Plantbota

Zespół z Uniwersytetu Tokijskiego i tokijskiej spółki badawczo-rozwojowej Alternative Machine Inc. zbudował biohybrydę o nazwie Plantbot. Szczegóły konstrukcji opisano w preprincie opublikowanym 1 września 2025 r. w repozytorium arXiv pod numerem arXiv:2509.05338. Pracami kierowali Atsushi Masumori i prof. Takashi Ikegami z Graduate School of Arts and Sciences Uniwersytetu Tokijskiego, badacz sztucznego życia. W zespole byli też Norihiro Maruyama, Itsuki Doi, Hiroki Sato oraz artysta posługujący się pseudonimem johnsmith.

Konstrukcja składa się z żywej rośliny w donicy z glebą, wielokanałowych sensorów elektrochemicznych, kołowej bazy jezdnej i zdecentralizowanego systemu sterowania. Autorzy zrezygnowali z bezpośredniego przekładania mikroamperowych napięć komórkowych na obroty silników. Koordynację całości przejęła asynchroniczna sieć dużych modeli językowych.

Od impulsów analogowych do języka naturalnego

Robotyka biohybrydowa rozwija się od ponad dekady, ale dotychczasowe rozwiązania opierały się na sztywnych regułach. W 2018 r. Harpreet Sareen i Pattie Maes z MIT Media Lab pokazali układ Elowan. Do tkanek rośliny doniczkowej wprowadzono srebrne elektrody, które rejestrowały biopotencjały wywołane zmianami oświetlenia. Napięcia wzmacniano i podawano bezpośrednio na sterowniki silników platformy kołowej. W tym samym roku powstał sześcionożny robot HEXA Plant firmy Vincross, który reagował na odczyty z fotodiody i higrometru według prostych, z góry zapisanych skryptów.

Takie bezpośrednie mapowanie analogowe jest podatne na zakłócenia elektromagnetyczne, a zmienność fizjologiczna tkanek utrudnia stabilną kalibrację w zmiennym otoczeniu. Zespół z Tokio poszedł inną drogą. System Plantbota zamienia odczyty na zdania w języku naturalnym, a język staje się wspólnym protokołem między metabolizmem rośliny a oprogramowaniem robota.

Cztery moduły asynchronicznej sieci

Oprogramowanie Plantbota opiera się na architekturze CMA (Concurrent Modular Agent). Nawiązuje ona do teorii „Społeczeństwa umysłu” Marvina Minsky’ego z 1986 r., według której złożone zachowania wynikają ze współdziałania wyspecjalizowanych, autonomicznych podjednostek. Zamiast jednego dużego modelu japońscy inżynierowie zastosowali cztery moduły LLM pracujące asynchronicznie.

Podział zadań wygląda następująco:

• Moduł sensoryczny (Sensing Module) odczytuje dane z wielokanałowej sondy glebowej. Mierzy ona wilgotność, odczyn pH, temperaturę podłoża i przewodność elektryczną, która wskazuje poziom zasolenia. Wartości liczbowe są zamieniane na słowny opis stanu gleby.
• Moduł widzenia (Vision Module) analizuje obraz z kamery internetowej. Wykrywa ludzi, przeszkody oraz kierunek i natężenie światła w pomieszczeniu.
• Moduł dialogowy (Dialogue Module) odpowiada za rozmowę z otoczeniem. Mowę ludzi zamienia na tekst za pomocą silnika Whisper STT, a komunikaty systemu przekształca w mowę syntetyczną (TTS).
• Moduł działania (Action Module) łączy informacje od pozostałych agentów i przekłada je na instrukcje nawigacyjne dla oprogramowania ROS (Robot Operating System).

Moduły wymieniają komunikaty tekstowe przez protokół MQTT. Pamięć semantyczną i historię zdarzeń przechowuje wektorowa baza danych ChromaDB. Przed kolizjami ze ścianami i przechodniami chroni konstrukcję skaner laserowy LiDAR o kącie widzenia 360 stopni.

Roślina jako źródło danych, nie „rozmówca”

Wokół projektu pojawiły się doniesienia, że roślina zyskała samoświadomość i „przemówiła”. Preprint arXiv:2509.05338 takich tez nie stawia. Roślina doniczkowa nie ma układu nerwowego ani intencji, a w opisanym układzie jest źródłem mierzalnych parametrów biochemicznych i fizycznych.

Autorzy chcieli wprowadzić do robota normatywność biologiczną (biological normativity). W tradycyjnej robotyce cele maszyny wyznacza inżynier za pomocą matematycznej funkcji kosztu. W Plantbocie zasady działania wynikają z dążenia rośliny do homeostazy. Zapotrzebowanie na wodę, odpowiednią temperaturę i światło określa warunki przetrwania całego układu.

Gdy wilgotność gleby spada poniżej poziomu optymalnego, moduł sensoryczny generuje alarm w języku naturalnym. Moduł działania kieruje wtedy robota w stronę ludzi, a moduł dialogowy prosi o podlanie podłoża. Spadek natężenia światła powoduje przemieszczenie podwozia w jaśniejszą część pomieszczenia. Maszyna działa więc jak ruchowa proteza organizmu i reaguje na jego stan fizjologiczny.

Testy na tokijskiej estakadzie

Preprint ukazał się we wrześniu 2025 r., ale publiczne testy prototypów odbyły się wcześniej. W maju 2024 r. zespół Alternative Machine pokazał działające egzemplarze podczas wydarzenia Ginza Sky Walk w Tokio. Próby przeprowadzono na wyłączonym z ruchu odcinku podwyższonej estakady Tokyo Expressway (linia KK). Kolejne prezentacje odbyły się na początku 2025 r. w przestrzeni Civic Creative Base Tokyo (CCBT).

Estakadę w Ginzie wybrano nieprzypadkowo. Władze Tokio planują przekształcić trasę KK Line w park liniowy Tokyo Sky Corridor, wzorowany na nowojorskim High Line. Badacze sprawdzali tam koncepcję „ekologii takiej, jaka mogłaby być” (Ecology as it could be). Według autorów miejska zieleń nie musi być przytwierdzona do gruntu. Mobilne moduły mogłyby w ciągu dnia podążać za słońcem, unikać cienia drapaczy chmur, a w czasie suszy zbliżać się do punktów nawadniania lub do spacerowiczów.

Wibracje, zasilanie i moc obliczeniowa

Udane pokazy plenerowe nie oznaczają rychłego wdrożenia komercyjnego. Plantbot pozostaje eksperymentem z pogranicza badań nad sztucznym życiem (ALife) i instalacji art-science. Wibracje silników wpływają na korzenie i zakłócają odczyty sond glebowych. Akumulatory zasilające komputer pokładowy, sensory i skaner LiDAR pozwalają pracować nieprzerwanie przez kilka godzin.

Kolejnym ograniczeniem są wymagania obliczeniowe modeli językowych. Przesyłanie promptów przez MQTT jest szybkie, ale wnioskowanie wymaga stałego połączenia z serwerami chmurowymi albo mniejszych modeli lokalnych, które interpretują dane mniej precyzyjnie.

Źródła: arXiv – Plantbot: Integrating Plant and Robot through LLM Modular Agent Networks, Alternative Machine Inc. – plantbot: Hybrid Artificial Lifeform Integrating Plants, Soil, LLMs, and Robotics, AlphaXiv Platform – Plantbot: Technical Summary and CMA Architecture, Note.com / AI Nest – Plantbot: LLM de shokubutsu to robotto wo tsunagu haiburiddo seimeitai no jitsugen, [Civic Creative Base Tokyo [CCBT] – Program prezentacji sztucznego życia](https://ccbt.rekibun.or.jp/)