Umělá inteligence pomáhá mikrorobotům naučit se plavat a navigovat

Tým výzkumníků z Univerzity v Santa Claře, New Jersey Institute of Technology a Univerzity v Hongkongu úspěšně použil hluboké učení s posilováním, aby mikrorobotům naučil plavat. Tato nová vývoj je významným krokem vpřed v mikroplavání.

Odborníci se dlouhodobě zaměřují na vytvoření umělých mikroplavců, kteří by mohli navigovat podobně jako přírodní mikroorganismy, jako jsou bakterie. Tyto mikroplavce by mohly být využity pro různé biomedicínské aplikace v budoucnu, jako je cílená dodávka léků a mikrochirurgie. I přes zaměřené vývoj mohou většina dnešních umělých mikroplavců pouze provádět jednoduché manévry s pevnými lokomotivními chody.

Nová studie byla zveřejněna v Communications Physics.

Učení mikroplavců s umělou inteligencí

Ve studii tým dospěl k závěru, že umělá inteligence může mikroplavcům naučit přizpůsobit se měnícím se podmínkám. Mikroplavci, podobně jako lidé, vyžadují učení s posilováním a zpětnou vazbou, aby se naučili plavat, ale mají jedinečnou sadu výzev.

On Shun Pak je docent mechanického inženýrství na Univerzitě v Santa Claře.

“Plavat na mikro-úrovni samo o sobě je náročným úkolem,” řekl On Shun Pak. “Když chcete, aby mikroplavec provedl složitější manévry, návrh jejich lokomotivních chodu může rychle stát neřešitelným.”

Kombinace umělých neuronových sítí a učení s posilováním

Tým kombinoval umělou neuronovou síť (ANN) a učení s posilováním, aby úspěšně naučil jednoduchého mikroplavce plavat a navigovat směrem k libovolnému směru. Mikroplavec obdrží zpětnou vazbu o svých konkrétních akcích, které pak využije k postupnému učení, jak plavat na základě své interakce s prostředím.

Alan Tsang je asistent mechanického inženýrství na Univerzitě v Hongkongu.

“Podobně jako člověk, který se učí plavat, mikroplavec se učí pohybovat svými ‘částmi těla’ – v tomto případě třemi mikročásticemi a prodlužovacími odkazy – aby se sám poháněl a otočil,” řekl Tsang. “Dělá to bez použití lidské znalosti, ale pouze pomocí algoritmu strojového učení.”

Umělá inteligence poháněný plavec může přepínat mezi různými lokomotivními chody adaptivně, což mu umožňuje navigovat směrem k libovolnému cílovému umístění samostatně.

Výzkumníci demonstrovali sílu mikroplavce tím, že mu umožnili sledovat složitou cestu bez explicitního programování.

Yuan-nan Young je profesor matematických věd na New Jersey Institute of Technology.

“Toto je náš první krok v řešení výzvy vývoje mikroplavců, kteří by mohli adaptovat jako biologické buňky při navigaci v komplexních prostředích autonomně,” řekl Yuan-nan Young.

Adaptivní chování, jako je toto, slibuje mnoho pro biomedicínské aplikace.

Arnold Mathijssen je odborník na mikroroboty a biofyziku na Univerzitě v Pensylvánii. Neúčastnil se výzkumu.

“Tato práce je klíčovým příkladem toho, jak rychlý vývoj umělé inteligence může být využit k řešení nevyřešených výzev v problémech lokomoce v dynamice tekutin,” řekl Mathijssen. “Integrace mezi strojovým učením a mikroplavci v této práci bude vyvolávat další spojení mezi těmito dvěma velmi aktivními výzkumnými oblastmi.”