L'IA aide les microrobots à apprendre à nager et à naviguer

Une équipe de chercheurs de l’Université de Santa Clara, de l’Institut de technologie du New Jersey et de l’Université de Hong Kong a utilisé avec succès l’apprentissage par renforcement profond pour apprendre aux microrobots à nager. Le nouveau développement constitue une avancée majeure dans les capacités de micronatation.

Les experts se sont constamment concentrés sur la création de micro-nageurs artificiels capables de naviguer de la même manière que les micro-organismes nageurs naturels, tels que les bactéries. Ces micronageurs pourraient être utilisés pour une variété d'applications biomédicales à l'avenir, telles que l'administration ciblée de médicaments et la microchirurgie. Même en mettant l'accent sur le développement, la plupart des micronageurs artificiels d'aujourd'hui ne peuvent effectuer que des manœuvres simples avec des allures locomotrices fixes.

La nouvelle étude a été publiée dans Physique des communications.

Enseigner aux micronageurs avec l'IA

Dans l'étude, l'équipe a estimé que l'IA pourrait apprendre aux micronageurs à s'adapter aux conditions changeantes. Les micronageurs, comme les humains, ont besoin d'un apprentissage par renforcement et d'une rétroaction pour apprendre à nager, mais ils ont un ensemble unique de défis.

On Shun Pak est professeur agrégé de génie mécanique à l'Université de Santa Clara.

"Être capable de nager à l'échelle microscopique en soi est une tâche difficile", a déclaré On Shun Pak. "Lorsque vous souhaitez qu'un micronageur effectue des manœuvres plus sophistiquées, la conception de ses allures locomotrices peut rapidement devenir insoluble."

Combiner les ANN et l'apprentissage par renforcement

L’équipe a combiné des réseaux de neurones artificiels (ANN) et un apprentissage par renforcement pour apprendre avec succès à un simple micro-nageur à nager et à naviguer dans une direction arbitraire. Le micronageur reçoit un feedback sur ses actions spécifiques, qu’il utilise ensuite pour apprendre progressivement à nager en fonction de son expérience d’interaction avec l’environnement.

Alan Tsang est professeur adjoint de génie mécanique à l'Université de Hong Kong.

"Semblable à un humain qui apprend à nager, le micronageur apprend à déplacer ses 'parties du corps' - dans ce cas, trois microparticules et des liens extensibles - pour se propulser et tourner", a déclaré Tsang. « Cela ne s’appuie pas sur les connaissances humaines, mais uniquement sur un algorithme d’apprentissage automatique. »

Le nageur alimenté par l'IA peut basculer entre différentes allures locomotrices de manière adaptative, ce qui lui permet de naviguer par lui-même vers n'importe quel emplacement cible.

Les chercheurs ont démontré la puissance du micronageur en lui permettant de suivre une trajectoire complexe sans être explicitement programmé.

Yuan-nan Young est professeur de sciences mathématiques au New Jersey Institute of Technology.

"Il s'agit de notre première étape pour relever le défi du développement de micronageurs capables de s'adapter comme des cellules biologiques à la navigation autonome dans des environnements complexes", a déclaré Yuan-nan Young.

Ce sont des comportements adaptatifs comme ceux-ci qui sont si prometteurs pour les applications biomédicales.

Arnold Mathijssen est un expert en microrobots et en biophysique à l'Université de Pennsylvanie. Il n'a pas participé à la recherche.

"Ce travail est un exemple clé de la façon dont le développement rapide de l'intelligence artificielle peut être exploité pour relever les défis non résolus des problèmes de locomotion dans la dynamique des fluides", a déclaré Mathijssen. "L'intégration entre l'apprentissage automatique et les micronageurs dans ce travail suscitera de nouvelles connexions entre ces deux domaines de recherche très actifs."