(Noticias de Nanowerk) Investigadores de la Universidad de Santa Clara, el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey y la Universidad de Hong Kong han enseñado con éxito a microrobots a nadar mediante el aprendizaje de refuerzo profundo, lo que representa un gran salto en el desarrollo de la capacidad de micronatación.
Existe un gran interés en desarrollar micronadadores artificiales que puedan navegar por el mundo de forma similar a los microorganismos nadadores naturales, como las bacterias. Tales micronadadores son prometedores para una amplia gama de futuras aplicaciones biomédicas, como B. administración de fármacos dirigidos y microcirugía. Sin embargo, la mayoría de los micronadadores artificiales hasta ahora solo han podido realizar maniobras relativamente simples con pasos fijos.
En el estudio de los investigadores, que se publicó en física de la comunicación («Cambio de equipo y navegación dirigida de micronadadores a través del aprendizaje de refuerzo profundo»), argumentaron que los micronadadores podrían aprender a través de la IA y adaptarse a las condiciones cambiantes. Al igual que los humanos que aprenden a nadar requieren aprendizaje reforzado y retroalimentación para mantenerse a flote en condiciones cambiantes e impulsarse en diferentes direcciones, también lo hacen los micronadadores, aunque con sus desafíos únicos impuestos por la física del mundo microscópico.
«Ser capaz de nadar a microescala por tu cuenta es una tarea desafiante», dijo On Shun Pak, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Santa Clara. «Si desea que un micronadador realice maniobras más desafiantes, el diseño de sus trayectorias puede volverse irresoluble rápidamente».
Al combinar redes neuronales artificiales con aprendizaje por refuerzo, el equipo enseñó con éxito a un simple micronadador a nadar y navegar en cualquier dirección. Cuando el nadador se mueve de cierta manera, recibe retroalimentación sobre qué tan buena es la acción. Luego, el nadador aprende progresivamente a nadar en función de sus experiencias de interacción con el medio ambiente.
«Al igual que un ser humano que aprende a nadar, el micronadador aprende a mover sus ‘partes del cuerpo’, en este caso, tres micropartículas y extremidades elásticas, para impulsarse y girar», dijo Alan Tsang, profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Hong Kong. «Esto se hace sin conocimiento humano, solo con un algoritmo de aprendizaje automático».
En una demostración de las poderosas habilidades del nadador, los investigadores demostraron que puede seguir un camino complejo sin ser programado explícitamente. También demostraron el sólido desempeño del nadador al navegar bajo las perturbaciones creadas por las corrientes de fluidos externas.
«Este es nuestro primer paso para abordar el desafío de diseñar micronadadores que puedan adaptarse como células biológicas para navegar de forma autónoma a través de entornos complejos», dijo Yuan-nan Young, profesor de ciencias matemáticas en el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey.
Tales comportamientos adaptativos son cruciales para futuras aplicaciones biomédicas de micronadadores artificiales en medios complejos con factores ambientales no controlados e impredecibles.
«Este trabajo es un ejemplo clave de cómo se puede utilizar el rápido desarrollo de la inteligencia artificial para abordar desafíos no resueltos en problemas de locomoción de dinámica de fluidos», dijo Arnold Mathijssen, experto en microrobots y biofísica de la Universidad de Pensilvania, que no participó. La integración entre el aprendizaje automático y los micronadadores en este trabajo evocará más conexiones entre estas dos áreas de investigación altamente activas”.
