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 ont réussi à utiliser l’apprentissage par renforcement profond pour enseigner aux microrobots comment nager. Cette nouvelle avancée constitue un grand pas en avant dans les capacités de micro-natation.

Les experts se sont constamment concentrés sur la création de micro-nageurs artificiels qui peuvent naviguer de manière similaire aux micro-organismes nageurs naturels, tels que les bactéries. Ces micro-nageurs pourraient être utilisés pour diverses applications biomédicales à l’avenir, telles que la livraison ciblée de médicaments et la microchirurgie. Même avec l’accent mis sur le développement, la plupart des micro-nageurs artificiels d’aujourd’hui ne peuvent effectuer que des manœuvres simples avec des gaits de locomotion fixes.

L’étude a été publiée dans Communications Physics.

Enseigner aux micro-nageurs avec l’IA

Dans l’étude, l’équipe a raisonné que l’IA pourrait enseigner aux micro-nageurs à s’adapter à des conditions changeantes. Les micro-nageurs, comme les humains, nécessitent un apprentissage par renforcement et 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 voulez qu’un micro-nageur effectue des manœuvres plus sophistiquées, la conception de leurs gaits de locomotion peut rapidement devenir inextricable.”

Combiner les ANN et l’apprentissage par renforcement

L’équipe a combiné les réseaux de neurones artificiels (ANN) et l’apprentissage par renforcement pour enseigner avec succès à un micro-nageur simple à nager et à naviguer dans une direction arbitraire. Le micro-nageur reçoit une rétroaction 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 agrégé de génie mécanique à l’Université de Hong Kong.

“Semblable à un humain qui apprend à nager, le micro-nageur apprend à déplacer ses ‘parties du corps’ – dans ce cas, trois microparticules et des liens extensibles – pour se propulser et tourner”, a déclaré Tsang. “Il le fait sans s’appuyer sur les connaissances humaines, mais uniquement sur un algorithme d’apprentissage automatique.”

Le nageur alimenté par l’IA peut basculer entre différents gaits de locomotion de manière adaptative, ce qui lui permet de naviguer vers n’importe quelle cible sans être explicitement programmé.

Les chercheurs ont démontré la puissance du micro-nageur en le faisant suivre un chemin complexe sans être explicitement programmé.

Yuan-nan Young est professeur de sciences mathématiques à l’Institut de technologie du New Jersey.

“C’est notre premier pas dans la résolution du défi de développement de micro-nageurs qui peuvent s’adapter comme des cellules biologiques pour naviguer de manière autonome dans des environnements complexes”, a déclaré Yuan-nan Young.

Des comportements adaptatifs comme ceux-ci sont ce qui promet tant d’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 résoudre les défis non résolus dans les problèmes de locomotion en dynamique des fluides”, a déclaré Mathijssen. “L’intégration entre l’apprentissage automatique et les micro-nageurs dans ce travail va susciter davantage de connexions entre ces deux domaines de recherche très actifs.”