Cercetătorii de la Universitatea Santa Clara, Institutul de Tehnologie din New Jersey, ambele din SUA, și de la Universitatea din Hong Kong au reușit să-i învețe cu succes pe microroboții inteligenți cum să înoate folosind „deep reinforcement learning”, marcând astfel un salt substanțial în dezvoltarea capacității de microînot.
A existat un interes extraordinar în dezvoltarea microînotătorilor artificiali care pot naviga prin lume în mod similar cu microorganismele naturale, cum ar fi bacteriile.
Microroboții inteligenți oferă o promisiune pentru o gamă largă de aplicații biomedicale viitoare, cum ar fi administrarea țintită a medicamentelor și microchirurgia. Cu toate acestea, cei mai mulți microînotători artificiali de până acum pot efectua doar manevre relativ simple.
În studiu, publicat în Communications Physics, cercetătorii au motivat că microînotătorii ar putea învăța și s-ar putea adapta la condițiile în schimbare prin intermediul Inteligenței Artificiale (AI).
La fel cum oamenii care învață să înoate necesită o învățare aprofundată și feedback pentru a ști cum să plutească și pentru a se propulsa în diferite direcții în condiții schimbătoare, de același lucru ar trebui să fie capabili și microînotătorii, deși cu setul lor unic de provocări impuse de fizică în lumea microscopică.
„A fi capabil să înoți la o scară micro este, în sine, o sarcină plină de provocări”, a spus On Shun Pak, profesor asociat de inginerie mecanică la Universitatea Santa Clara.
„Dacă vrei ca un microînotător să efectueze manevre mai sofisticate, designul mișcărilor sale locomotorii poate deveni rapid dificil”, spune el, conform Tech Xplore.
Prin combinarea rețelelor neuronale artificiale cu „reinforcement learning”, echipa i-a învățat cu succes pe microroboții inteligenți simpli să înoate și să navigheze în orice direcție.
Atunci când înotatorul se mișcă în anumite moduri, primește feedback despre cât de bună este acțiunea respectivă. Înotătorul învață apoi progresiv cum să înoate, pe baza experiențelor sale de interacțiune cu mediul înconjurător.
„Asemenea unui om care învață să înoate, microînotatorul învață cum să-și miște ‘părțile corpului’ pentru a se autopropulsa și a vira”, a spus Alan Tsang, profesor asistent de inginerie mecanică la Universitatea din Hong Kong.
„Face acest lucru fără să se bazeze pe cunoștințele umane, ci doar pe un algoritm de învățare automată”, spune cercetătorul.
Ca o demonstrație a abilității înotătorului, cercetătorii au arătat că acesta ar putea urma o cale complexă fără a fi programat în mod explicit. Ei au demonstrat, de asemenea, performanța robustă a înotătorului în navigarea sub perturbațiile care decurg din fluxurile externe de fluide.
„Acesta este primul nostru pas în abordarea provocării de a dezvolta microînotători care se pot adapta ca celulele biologice în navigarea autonomă în medii complexe”, a spus Yuan-nan Young, profesor de științe matematice la Institutul de Tehnologie din New Jersey.
Astfel de comportamente adaptative sunt cruciale pentru viitoarele aplicații biomedicale ale microînotătorilor artificiali în medii complexe cu factori de mediu necontrolați și imprevizibili.
Vă recomandăm să citiți și:
Organe de porc, readuse la viață cu ajutorul unei noi tehnologii
Neuronul artificial de 1 milion de ori mai rapid decât cel natural tocmai a fost creat
Roverul-prototip VIPER este testat de NASA, deși lansarea a fost amânată