Miután Hollandia megnyerte a tavalyi Eurovízió Dalfesztivált, a holland VPRO csatorna egyik szerkesztőjének, Karen van Dijknek különös ötlete támadt: mérettessenek meg a mesterséges intelligenciák által vagy közreműködésükkel írt számok is.

Az ötlet többeknek tetszett, és mivel az idei versenyt a koronavírus járvány miatt törölték, nemzetközi szinten próbálkoztak vele, és a kezdeményezés valóra is vált.

A versenyen 13 csapat vett részt; Hollandiát, Ausztráliát, Svédországot, Belgiumot, az Egyesült Királyságot, Franciaországot, Németországot és Svájcot képviselték. Végül az ausztrál csapat „Beautiful the World” száma nyert. A dalt a természet idei szörnyű bozóttüzekből történő felépülése, újjászületése ihlette meg.

Az Uncanny Valley (Rejtélyes völgy) nevű, matematikát, számítástudományt, társadalmi antropológiát hallgató diákokból és zenészekből álló ausztrál csapat az ember-robot egyesülés módjaival foglalkozik.

Magát a zenét és a szöveget mesterségesintelligencia-rendszer írta. A rendszert helyi állatok, koala, jégmadár és a jellegzetes taszmániai ördög hangmintáin gyakoroltatták.

A virtuális közönség egyértelműen az ausztrál dalra voksolt. Az MI-szekértőkből (Vincent Koops, Anna Huang, Ed Newton-Rex) álló panel szintén nagyon szerette, viszont a német Dadabots x Portrait XO-jára adta a maximális 12 pontot. Mind el voltak ragadtatva a technológia innovatív használatától, az MI-vel történő zenekészítés egyedi és különleges módszereitől.

„Azért nehéz mesterséges intelligenciával dalt írni, mert egyrészt a zeneszerzés kreatív kihívásaival szembesülünk, másrészt viszont azon is kell munkálkodnunk, hogy a gépi tanulás is működjön. A csapatok nemcsak személyes kreativitásuk határát feszegették, hanem a közönségnek is betekintést nyújtottak az ember-MI zenei együttműködés jövőjébe” – értékelt az egyértelműen elégedett panel.

A csapatok Karen van Dijk szerint is megtettek mindent, mert a lehető legtöbbet kihozták az MI-ből.

„Néhány szám a hivatalos Eurovízió Dalfesztiválról sem lógna ki” – nyilatkozta.

Amerikai kutatók létrehozták az eddigi legaprólékosabban kidolgozott egér-ember hibrideket, kimérákat. A sci-fikből ismert kimérák többfajta állat, állat és ember sejtjeiből álló, mesterségesen megalkotott organizmusok.

Orvosok bíznak benne, hogy ezeket a létformákat a jelenlegieknél pontosabb kutatási modellként használhatják, vagy a kutatási eredményekre alapozva, emberi szerveket tenyészthetnek majd ki belőlük. Az új szervekre átültetéseknél lehet szükségük, esetleg donorlistákra is felkerülhetnek.

Egyelőre persze még távol vagyunk ettől, viszont az új kimérák létrehozása közben összegyűlt ismeretek a jövőben valamikor mindenképpen hasznosak lehetnek.

Emberi őssejteket közismerten nehéz más állatokba integrálni. Az ok egyszerű: különböző fajok sejtjei különböző tempóban és mértékkel fejlődnek.

Az egér-ember hibrid megalkotásában az volt a trükk és a nóvum, hogy a humán sejtek „óráját” a biológiai fejlődés korábbi pontjára, tehát korábbi állapotára állították vissza.

Az eredmények azonban még a trükközés ellenére is korlátozottak. Sejtösszetételét, a sejtek számát tekintve, a legfejlettebb hibridembrió is csak 4 százalékban emberi. A kísérlet során kidolgozott más egér-ember hibridek között viszont voltak olyanok is, amelyek sejtjeinek csak a 0,1 százalékát lehetett emberinek tekinteni.

Az emberi sejtek úgy oszlanak el, és olyan szervekben fonódnak össze, mint a szív vagy a tüdő, miközben legtöbbjük vörösvérsejtként végzi. A kísérletek során egyetlenegy sem tűnt úgy, hogy sperma- vagy tojássejtté válik. Az embriók ugyan csak 17 napig éltek, ezekből a megfigyelésekből viszont így is kiderült, hogy a sejteket hordozó kimérák utódai tökéletesen olyanok lennének, mint az átlagos egerek.

Az egyébként lassan formálódó emberi őssejt fejlődése az egérembrióban felgyorsul, és pont 17 nap alatt jut el odáig – valamivé (fotoreceptorrá, máj-, vörösvérsejtté stb. válik) –, ami egy normál emberi embriónál több hónap.

A sejtek szaporodása komoly etikai kérdéseket vet fel: mi történik, ha más laborban, más körülmények között más eredmények születnek?

A 2006-ban alapított, több nyelven, köztük magyarul is elérhető Reddit közösségi weboldal felhasználói híreiket, képeiket, cikkeiket. úgynevezett alredditeken oszthatják meg, tartalmat pedig csak regisztrált userek adhatnak hozzájuk.

Blender (Turmixgép), a Facebook új chatbotja 1,5 milliárd Reddit-poszton, azaz emberi kommunikáción pallérozódott; fejlesztői szerint empatikus, személyisége van, intelligens. A közösségimédia-óriás gyors felmérést végzett, és a megkérdezettek 49 százaléka inkább folytat interakciókat a csevegő robottal, mint más emberekkel.

Szakértők szerint mesterséges intelligenciák Reddit-szerű platformokon történő gyakoroltatásának azonban megvannak a maga hátulütői is. Ezek hosszabb beszélgetéseken jönnek elő: Blender alkalmanként sértegette partnereit, bántó szavakat, nyelvezetet használt, máskor történetekből kreált tényeket és így tovább.

Fejlesztői bizakodnak, hogy a későbbi modellekkel megoldódnak ezek a problémák. David Coplin, a The Envisioners konzultációs cég mesterségesintelligencia-szakértője szerint a chatbot „lépés a jó irányba”, viszont két megválaszolandó kérdésre is figyelmeztetett.

Egyrészt, elég komplex-e az emberre jellemző nüánszokhoz, például fenn tud-e tartani beszélgetéseket. Olyan képességről van szó, amellyel már három-négyéves gyerekek is rendelkeznek.

Másrészt, a gyakorlás közben használt adatokkal való kapcsolata, az azok alapján generált eredmények sem egyértelműek. Akármennyire remek platform a Reddit, az ottani beszélgetések sokszor értéktelenek, esetleg vulgárisak.

A Facebook Blender teljesítményét összehasonlította a Google-chatbot, Meena legújabb változatáéval. Két beszélgetéssorról volt szó, az egyik az ő botjukkal, a másik a Google-ével készült. Változatos témákat vitattak meg: filmeket, zenét, vegánizmust. Blender a megkérdezettek 67 százalékának emberibbnek tűnt, mint Meena.

„Mérföldkövet léptünk át, amelyet új chatbot-recepttel értünk el. Jobb dekódolási technikákból, új összekeverési, mixelési készségekből, 9,4 milliárd paraméterrel rendelkező modellből áll egybe. Az utóbbi 3,6-szor nagyobb a legnagyobb mostani rendszernél” – áll a Facebook közleményében, majd hozzáteszik: Blender az első ennyire változatos beszélgető adottságokat egy rendszerben integráló chatbot.

Valóban értelmes, az emberhez hasonlóan működő beszélgető ágensek fejlesztése a mesterségesintelligencia-kutatás egyik legnagyobb kihívása.

A Seattle-i Elmetudományok Allen Intézetében nagyléptékű kutatásokat folytatnak, hogy végre megértsük: hogyan kapcsolódik egymáshoz az emberi agy 86 milliárd idegsejtje. Az összes kapcsolódást térképen (connectome) kívánják megjeleníteni; ez a vizsgálódások végcélja.

A kutatók egy köbmilliméter egéragyat rekonstruálnak, kategóriájában ez lesz az eddigi legnagyobb. Az agy pontos huzalozási módja segít megérteni, hogy mennyire egészségesek az agyfunkciók, és mi romlott el ahhoz, hogy egy agy megbetegedjen, rendellenesen működjön.

Az egér agya közelebb visz a számítástudomány Szent Gráljához, a gépi értelemhez. Az intézet egy napon szeretne általános mesterséges intelligenciát (artificial general intelligence, AGI) létrehozni. A sci-fi regények és filmek mindent értő, emocionálisan is érett, kreatív algoritmusairól van szó, csak nem úgy, ahogy a legtöbb hollywoodi moziban láttuk őket.

Az intézetet vezető Christof Koch idegtudós szerint hagyományos számítógépekkel soha nem fejlesztünk AGI-ket. A sikerhez, első körben teljesen új komputer hardverre lesz szükség, de az is elképzelhető, hogy a kvantumtechnológia jelenti majd az alapokat.

Koch szerint az a legfőbb probléma, hogy hagyományos komputereken speciális algoritmusok ugyan futhatnak, de a tudatosság eléréséhez teljesen másra, egy tudatos entitás komplexitásával strukturált hardverre lenne szükség.

„Elméletünk alapján, ha el akarjuk dönteni, hogy egy gép tudatos, vagy sem, nem a viselkedést kell figyelni, hanem a tényleges, okozati erővel bíró alapját, szubsztrátumát. A mai mesterségesintelligencia-rendszerek esetében ez azt jelenti, hogy a számítógépes chip szintjén kell vizsgálódnunk” – magyarázza Koch.

Tudatosság generálásához azonban az sem lenne elegendő, ha az emberi agyat és teljes biológiáját hagyományos komputerchipen szimulálnánk. Koch azzal érvel, hogy a tudatosságot az agy architektúráját megalapozó fizika, és nem az agy feldolgozókapacitása határozza meg.

„Akármilyen MI futhat egy ilyen chipen, és akármilyen intelligensen is viselkedik, ez még mindig nem az emberi agyhoz hasonló tudatosság” – összegez Koch.

Az április 12. és 18. közötti héten az Amazon.com-on a következő kereső kifejezések alkották a top10 mezőnyét: vécépapír, arcmaszk, kézfertőtlenítő, papírtörlő, Lysol spray, Clorox tisztítóeszközök, maszk, Lysol, bakteriális védelem elleni maszk.

Az emberek azonban nemcsak kutakodtak, hanem vásároltak is, mégpedig nagy mennyiségben. A maszkot keresők végül az Amazon 50 darabos új arcmaszk-csomagját vásárolták meg.

Amikor beütött a Covid-19, korábban soha nem vásárolt dolgokat kezdtünk el venni. Drasztikus volt a váltás, kevesebb mint egy hét alatt kicserélődött az Amazon szokásos top10-je (telefontok, telefontöltő, Lego stb.).

A vásárlói szokások változásaiból jól lekövethető a járvány terjedése: az első lista tárgyai iránt Olaszországban kezdtek el érdeklődni, majd Spanyolország, Franciaország, Kanada és az USA következett, nem sokkal mögöttük az Egyesült Királyság és Németország.

Nem várt áldozata is lett a pandémia nyomán kialakult káosznak és bizonytalanságnak: az online viselkedésünk értelmezésére programozott gépitanulás-rendszerek.

Az Amazon termékajánló algoritmusa például komolyan küszködik az új életstílussal, egyszerűen nem tud vele mit kezdeni. Ezeket a rendszereket új adatokhoz fejlesztik, viszont általában annyira nem elég robusztusak, hogy olyan drámai mértékben alkalmazkodjanak, ahogy kellene.

Egy hitelkártya-csalások detektálásával foglalkozó cégnek például meg kellett buherálnia az algoritmusát, hogy figyelembe tudja venni a kerti felszerelések és a szerszámok iránt gyorsan megnőtt érdeklődést. Egy online kiskereskedő megállapította, hogy mesterséges intelligenciája az aktuális eladásokhoz többé nem kapcsolódó készletet rendelt. Egy másik MI hírek érzelmi elemzésén alapuló befektetéseket ajánlott a járvány előtt, aztán az általában negatív attitűd teljesen összezavarta.

„A helyzet teljesen képlékeny. Múlt héten a vécépapírt próbáltuk optimalizálni, most viszont mindenkinek puzzle vagy tornafelszerelés kellene” – jelentette ki Rael Cline, az algoritmikus piacelemző Nozzle vezérigazgatója.

Egyes cégek manuálisan toldozgatják, foldozgatják algoritmusaikat, mások szerint viszont eljött az új lehetőségek, a minőségjavulás kora. Egy ilyen járvány tökéletes kezdet jobb gépitanulás modellekhez.

Egy friss MIT (Massachusetts Institute of Technology) piackutatás kimutatta, hogy az Ázsia-Csende-óceán térség vállalatai gyorsabban és jobban használják a gépitanulás-technológiákat, mint bárhol máshol a világon. Jelenleg ők vezetik az MI-alkalmazások piacát.

A szerzők a földkerekség különböző pontján tevékenykedő, változatos területeken érintett ezer vállalatvezetőt, vezetőségi tagot interjúvoltak meg. Kb. a negyedük dolgozik a régióban.

Az ázsiaiak 96 százalékának a cége használ MI-t, a világ többi részén 85 százalék a legjobb eredmény. 2017 óta mindenhol komoly emelkedés figyelhető meg. Úgy tűnik, nem meglepő módon, az ázsiai cégek profitálnak a legtöbbet a technológiából. Az ottani vezetők 46 százaléka mondta, hogy a befektetések megtérülése minden várakozásukat felülmúlta. A világ más tájain 37 százalék a legjobb átlag.

A cégek főként információs technológiáik kezelésére, ügyfélszolgálatuk javítására, és kutatásfejlesztésre használják az MI-ket. A sales és marketing területen szintén egyre többen élnek ezekkel a megoldásokkal: az ázsiaiak harmada már most is, 61 százalékuk 2023-ig mindenképpen. A Covid-19 hatásaként fellendült elektronikus kereskedelemmel tovább nő az MI-kkel működtetett online ügyfélszolgálatok szerepe.

Az ázsiai interjúalanyok közel fele arra panaszkodott, hogy a jóminőségű adatokhoz való hozzáférés hiánya hátráltatta cégük MI-ambícióit. Ha erősebb lenne a személyes adatok és a biztonság védelme, valamint az ezekre vonatkozó ipari szabványok is áttekinthetőbbek lennének, adatsoraikat nagyobb valószínűséggel osztanák meg más cégekkel. Nonprofit kívülálló vállalatok adatmegosztó platformjai jelenthetik a megoldást.

Az óriási léptékű fejlődés nem véletlen, hiszen a régió több kormánya jelentősen támogatja országa IT-infrastruktúráját.

Dél-Korea tavaly jelentette be, hogy 4 milliárd dollárral járul hozzá a helyi MI-alapú kutatásfejlesztésekhez. Szingapúr befektetőket vonzó akkreditációkkal látja el az arra érdemes startupokat. Kína 2017-ben mutatta be vitatott nemzeti MI-tervét, amelyben egy Pekinghez közeli 2 milliárd dolláros kutatóközpont is szerepel.

Az anyagból kiderül, hogy az MI főként ott szárnyal, ahol a kormány egyértelmű szabályozói környezetet biztosított, és intézményesen támogatják a területet. Minden országnak saját stratégiát kellene kidolgoznia a további MI-fejlesztésekre.

Az Egyesült Királyság Plymouthi Tengeri Laboratóriumának kutatói mesterséges intelligenciának tanították meg az óceánból származó hulladék azonosítását. A gépitanulás-modell szemét „reményében” szkenneli le a vízfelületeket.

Az Európai Űrügynökség (ESA) két Sentinel-2 műholdja összeszedi a Föld felszínén visszatükröződő fényt. Az algoritmus pixelről pixelre, műanyagot keresve vizsgálja az ESA képeit.

Minden tárgy másként tükrözi vissza a fényt. A jelenség az emberi szem által látható színeken túli spektrumban hangsúlyosabban érvényes. A műanyag jele („aláírása”) az infravöröshöz közeli zónában a legegyedibb.

A modellt különféle „spektrumú aláírásokon” trenírozták. A fényminták műanyagon, törmelékeken, tengervízen, habon, tengeri moszaton verődtek vissza. A modellt olyan régiókban készült műholdas képeken végzett munkával hitelesítették, ahol a törmelékek köztudottan összegyűlnek (Nyugat-Kanada, Ghána, Vietnam, Skócia). A képek közé betették a korábbi, görög partokon végzett kísérlet anyagát is (ahol műanyag „flottákat” fedeztek fel).

Az MI 86 százalékos pontossággal dolgozott.

Óceánkutatók változatos környezetvédő esetekben használhatnak mesterségesintelligencia-megoldásokat. A Google például az egyik bálnafajta énekét felismerő ideghálót fejlesztett. Az MI az Egyesült Államok Nemzeti Oceanográfiai és Légköri Hivatalának az adataival dolgozott, azokkal gyakoroltatták. Magát a modellt az állatok vándorlásának követésére alkalmazzák.

Ezek az MI-k azért fontosak, mert halak és bálnák is gyakran azért halnak meg, mert vagy lenyeltek műanyagdarabokat, vagy mert műanyagok közé szorultak. Amikor az anyag apró darabokra törik, a darabkákat kicsi organizmusok eszik meg. Ezeket az organizmusokat később nagyobbak, köztük halak fogyasztják el. A halak és a többiek gyakran emberi táplálékok, és a műanyag potenciális mérgező hatásai miatt akár komoly bajaink is lehetnek, ha jóízűen megesszük őket.

A modell a parton szintén használható, és ott különösen hasznos. A hulladékok zöme onnan kerül az óceánba, és a legcélszerűbb, ha akkor takarítjuk el őket, még mielőtt bekerülnének az élelemláncba.

Az igény szerinti gazdaság (hívják hakni- és platformgazdaságnak is), ismertebb nevén gig economy arra a főként az Uber, a Lyft, az Airbnb, a TaskRabbit vagy a Handy által képviselt jelenségre vonatkozik, hogy az érintett munkaerő egyszeri feladatokra/projektekre szerződik, maga a szerződtetés általában digitális piactereken, a fizetés és az értékelés applikációkon keresztül történik. A munkavállalók lényegében haknikat végeznek el másoknak.

Az érintett cégek legfrissebb pénzügyi jelentései egyértelműen jelzik, hogy a koronavírus-járvány szörnyű hatással van az igény szerinti gazdaságra. Az Uber és az Airbnb esetében (valószínűleg a többiekében is) masszív elbocsátások történtek, és hosszú időbe telhet, amíg a terület talpra áll.

„Tudjuk, hogy az Airbnb teljesen felépül, a változások, amelyeken keresztül megy, viszont nem átmenetiek és nem is rövidéletűek” – jelentette ki Brian Chesky vezérigazgató.

A Lyft forgalma március második felében mintegy 80 százalékkal esett vissza. Az Uber vesztesége kb. 190 százalék körül van, a vállalat 3700 dolgozóját bocsátotta el.

A CarGurus és az IBM friss anyagai alapján az egészségüket veszélyeztetve, magukat fenyegetve érző amerikaiak a jövőben kevesebb megosztáslapú szállítószolgáltatást vesznek igénybe.

A Covid-19-et a szállítási, logisztikai szolgáltatások piaca is megsínyli. Kerékpárok, rollerek és scooterek szintén megosztáson alapuló használata jelentősen visszaeshet, az ebből élő cégek teljesen eltűnhetnek, vagy megváltoztatják, diverzifikálják tevékenységi körüket. Az ételszállításra ráállt Uber Eats több országban függesztette fel a szolgáltatást.

Az igény szerinti gazdaságnak egy új valósághoz kell alkalmazkodnia, társadalmi távolságtartással, bizalmatlan fogyasztókkal, bizonytalan társadalmi-pénzügyi környezettel.

Az Airbnb-nek például ki kell találnia, hogyan tartson úgy karban ingatlanokat, hogy a fogyasztók és a tulajdonosok is biztonságban maradjanak. Több vezetés-megosztó vállalkozás, köztük a Lyft a sofőrök és az utasok számára is kötelezővé tette arcmaszk viselését.

A befektetőket egyelőre nem zavarja semmi. A Lyft hiába bocsátott el közel ezer alkalmazottat, 2020 első negyedéves bevételei jobbak, mint amire számítottak, és ez a vállalat tőzsdei teljesítésén is látszik.

Ezeknek a cégeknek a működése az utazáson, a szabadságon és az összejöveteleken, a létező legnormálisabb emberi cselekedeteken alapul. Egyelőre viszont (majdnem) mindenki otthon ül.

Adatok megjelenítésével foglalkozó kutatók, szakértők remekül hasznosítják tudásukat a Covid-19 elleni küzdelemben. Interaktív megoldásokat tervezve látják el információval a közvéleményt, segítenek, megoldásokat sugallnak a döntéshozóknak.

A Johns Hopkins Egyetem kutatói által fejlesztett kijelző/irányítópult a világ országainak aktuális adatait jeleníti meg. Az ablakok változnak, fejlődnek, az információt, kattintható lapokon keresztül, ők vizualizálják.

A The New York Times, a Washington Post, a Guardian és más off- és online médiumok dashboardjain a felhasználók animált járványinfókat láthatnak, míg az Északkeleti Egyetem két szakembere, Paul Kahn és Janice Zhang napi frissítésekkel bővíti a több mint 600 Covid-19 vizualizációt tartalmazó nyíltforrású adatbázist.

„A Covid-19 valódi igényt teremtett az adatokra, modellekre és kimenetekre vonatkozó létfontosságú információk megértésére, kommunikálására. Azért van szükségünk rájuk, hogy kiértékeljük a jelenlegi helyzetet, és a különböző megnyilvánulásokon alapulva, jelezzünk előre jövőbeli kimeneteket. Nem hiszem, hogy eddig bármikor is előfordult volna, hogy az adatok, modellek, és így a vizualizáció is ilyen mértékben a mindennapi élet középpontjába kerültek” – magyarázza Steven Drucker (Microsoft Research).

Diagramok rajzolása közel 300 éves múltra tekint vissza. Általában William Playfair 1786-os könyvére tekintenek kiindulási pontként. A szerző világkereskedelmi mintázatokat elemzett gazdasági szempontból. Az 1854-es londoni kolerajárvány idején Dr. John Snow egy negyed utcáira koncentrálva jelenítette meg a halottakat, és kiderült: a helyi vízszivattyú körül volt a legnagyobb koncentráció. Miután a pumpafogantyút eltávolították, csökkent a halottak száma, amiből arra következtettek, hogy a szennyvízzel fertőzött víz terjeszti a kolerát. Joseph Minard háborúellenes térképe (1869) Napóleon Moszkva elleni tragikus támadásán keresztül szemléltette a császár seregének bukását.

Az utóbbi három évtizedben felvirágzott az adatvizualizálás. Konferenciaanyagok, újságok, szövegkönyvek innovatív tervrajzokkal, kiértékelő tanulmányokkal, illusztrált teóriákkal voltak és vannak teli. A népszerűek az információmegjelenítési mantrát követik: „Először tekintsd át az egészet (overview), aztán nagyíts és szűrj (zoom and filter), majd igény szerint részletezz.”

A Purdue Egyetem egyik mérnökcsoportja intelligens holdlakásokat fejleszt. Az ezekből az építményekből álló település az égitest felszínén lenne. Az ilyen szerkezetek végső célja, hogy automatikusan alkalmazkodjanak a véletlenekhez, természeti katasztrófákhoz, például meteorbecsapódáshoz vagy a szeizmikus tevékenységhez.

Az épületekben robotok javítanák ki a károkat. A tervezők ezzel is el akarják kerülni, hogy az ott lakó emberek veszélybe keveredjenek. Céljuk, hogy a Holdon való letelepedés a lehető legkevesebb kockázattal járjon. A kockázatokat teljesen ugyan nem lehet kizárni, minimalizálni viszont lehet őket.

A terveket virtuális és valóvilágbeli teszteken, a két közeg keverékén értékelik ki. A szimulációk a lakókörnyezet-tervek széles skáláját ölelik fel, amire azért van szükség, mert a kutatók látni akarják, melyik áll legjobban ellen különféle kockázati tényezőknek, az ottani zord természetnek.

Az eredeti méret negyedére csökkentett modellek már elég pontosak ahhoz, hogy a fejlesztők lássák: a különféle szenzorok, szenzorhálózatok tényleg az elképzelések, rendeltetésük szerint működnek, vagy sem.

„Végsősoron holdküldetés közbeni változásoknak, károknak és mindenféle negatív hatásnak ellenálló, azokra hatékonyan reagáló intelligens lakókörnyezeteket akarunk fejleszteni. Ezek a házak a külső hatásokra történő reakció közben is megőriznék a belső térben lévő technológiák integritását, biztonságát” – nyilatkozta a kutatást vezető Shirley Dyke.

Dyke és csapata azon dolgozik, hogy az embernek minél kisebb szerepe legyen ezekben a folyamatokban. Nemcsak azért törekednek erre, hogy a telepeseket megvédjék (ami persze az elsődleges cél), hanem azért is, hogy a lakókörnyezetek a lakók távozását követően, akár hosszú ideig üresen állva se omoljanak össze, törjenek elemeikre.

„Intelligens elemeknek a tervbe való integrálásával, a szenzorok valósidőben, élőben monitoroznák a töréseket, szivárgásokat, meghatároznák a kiterjedésüket, potenciális hatásaikat, hogy mekkorák, milyen szélesek, majd eldöntenék, mit kell tenni velük. Ezt követően jönnének a robotok, és kijavítanák a meghibásodott szerkezeteket” – magyarázza Dyke.