KI hilft Mikrorobotern, zu schwimmen und zu navigieren

Ein Team von Forschern der Santa Clara University, der New Jersey Institute of Technology und der University of Hong Kong hat erfolgreich tiefes Reinforcement-Learning eingesetzt, um Mikrorobotern beizubringen, wie man schwimmt. Diese neue Entwicklung ist ein großer Schritt vorwärts in der Mikroschwimmfähigkeit.

Experten haben sich konsequent darauf konzentriert, künstliche Mikroschwimmer zu erstellen, die ähnlich wie natürliche Schwimmmikroorganismen wie Bakterien navigieren können. Diese Mikroschwimmer könnten in Zukunft für eine Vielzahl von biomedizinischen Anwendungen eingesetzt werden, wie z.B. gezielte Medikamentenabgabe und Mikrochirurgie. Trotz der Konzentration auf die Entwicklung können die meisten heutigen künstlichen Mikroschwimmer nur einfache Manöver mit festen Fortbewegungsgängen ausführen.

Die neue Studie wurde in Communications Physics veröffentlicht.

Mikroschwimmer mit KI unterrichten

In der Studie kam das Team zu dem Schluss, dass KI Mikroschwimmer beibringen kann, sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Mikroschwimmer benötigen, ähnlich wie Menschen, Reinforcement-Learning und Feedback, um zu lernen, zu schwimmen, aber sie haben eine einzigartige Reihe von Herausforderungen.

On Shun Pak ist Associate Professor für Maschinenbau an der Santa Clara University.

“Schwimmen auf der Mikroebene ist an sich schon eine herausfordernde Aufgabe”, sagte On Shun Pak. “Wenn man einen Mikroschwimmer auffordert, komplexere Manöver auszuführen, kann die Konstruktion ihrer Fortbewegungsgänge schnell unüberschaubar werden.”

Kombination von künstlichen neuronalen Netzen und Reinforcement-Learning

Das Team kombinierte künstliche neuronale Netze (ANNs) und Reinforcement-Learning, um erfolgreich einen einfachen Mikroschwimmer zu unterrichten, zu schwimmen und in eine willkürliche Richtung zu navigieren. Der Mikroschwimmer erhält Feedback zu seinen spezifischen Aktionen, das er dann verwendet, um progressiv zu lernen, wie man schwimmt, basierend auf seiner Erfahrung mit der Umgebung.

Alan Tsang ist Assistant Professor für Maschinenbau an der University of Hong Kong.

“Ähnlich wie ein Mensch, der lernt, zu schwimmen, lernt der Mikroschwimmer, wie man seine ‘Körperteile’ – in diesem Fall drei Mikropartikel und ausdehnbare Verbindungen – bewegt, um sich selbst anzutreiben und zu drehen”, sagte Tsang. “Er tut dies ohne auf menschliches Wissen zurückzugreifen, sondern nur auf einem maschinellen Lernalgorithmus.”

Der KI-gesteuerte Schwimmer kann zwischen verschiedenen Fortbewegungsgängen adaptiv wechseln, was es ihm ermöglicht, in jede Zielposition auf eigene Faust zu navigieren.

Die Forscher demonstrierten die Leistung des Mikroschwimmers, indem sie ihn befähigten, einem komplexen Pfad zu folgen, ohne explizit programmiert zu werden.

Yuan-nan Young ist Professor für mathematische Wissenschaften am New Jersey Institute of Technology.

“Dies ist unser erster Schritt darin, die Herausforderung zu meistern, Mikroschwimmer zu entwickeln, die wie biologische Zellen in komplexen Umgebungen autonom navigieren können”, sagte Yuan-nan Young.

Adaptive Verhaltensweisen wie diese sind es, die so vielversprechend für biomedizinische Anwendungen sind.

Arnold Mathijssen ist Experte für Mikroroboter und Biophysik an der University of Pennsylvania. Er war nicht an der Forschung beteiligt.

“Diese Arbeit ist ein wichtiger Beleg dafür, wie die schnelle Entwicklung künstlicher Intelligenz genutzt werden kann, um ungelöste Herausforderungen in der Fortbewegung in der Strömungsmechanik zu meistern”, sagte Mathijssen. “Die Integration zwischen maschinellem Lernen und Mikroschwimmern in dieser Arbeit wird weitere Verbindungen zwischen diesen beiden hochaktiven Forschungsbereichen entfachen.”