L’AI aiuta i microrobot a imparare a nuotare e navigare

Un team di ricercatori dell’Università di Santa Clara, dell’Istituto di Tecnologia del New Jersey e dell’Università di Hong Kong ha utilizzato con successo il deep reinforcement learning per insegnare ai microrobot a nuotare. Questo nuovo sviluppo rappresenta un importante passo avanti nelle capacità di micro-nuoto.

Gli esperti hanno sempre concentrato la loro attenzione sulla creazione di micro-nuotatori artificiali che possano navigare in modo simile ai microorganismi che nuotano naturalmente, come i batteri. Questi micro-nuotatori potrebbero essere utilizzati per una varietà di applicazioni biomediche in futuro, come la consegna di farmaci mirata e la microchirurgia. Anche se si concentra sullo sviluppo, la maggior parte dei micro-nuotatori artificiali attuali può eseguire solo manovre semplici con andature di locomozione fisse.

Lo studio è stato pubblicato su Communications Physics.

Insegnare ai micro-nuotatori con l’AI

Nello studio, il team ha ragionato che l’AI potrebbe insegnare ai micro-nuotatori ad adattarsi a condizioni che cambiano. I micro-nuotatori, come gli esseri umani, richiedono apprendimento per rinforzo e feedback per imparare a nuotare, ma hanno un insieme unico di sfide.

On Shun Pak è professore associato di ingegneria meccanica all’Università di Santa Clara.

“Essere in grado di nuotare alla scala microscopica di per sé è una sfida difficile”, ha detto On Shun Pak. “Quando si vuole che un micro-nuotatore esegua manovre più sofisticate, la progettazione delle loro andature di locomozione può diventare rapidamente intractabile.”

Combinare ANN e apprendimento per rinforzo

Il team ha combinato reti neurali artificiali (ANN) e apprendimento per rinforzo per insegnare con successo a un micro-nuotatore semplice a nuotare e navigare verso una direzione arbitraria. Il micro-nuotatore riceve feedback sulle sue azioni specifiche, che utilizza poi per imparare progressivamente a nuotare in base alla sua esperienza di interazione con l’ambiente.

Alan Tsang è professore assistente di ingegneria meccanica all’Università di Hong Kong.

“Simile a un essere umano che impara a nuotare, il micro-nuotatore impara a muovere le sue ‘parti del corpo’ – in questo caso tre microparticelle e collegamenti estensibili – per auto-propellersi e girare”, ha detto Tsang. “Ciò avviene senza affidarsi alla conoscenza umana, ma solo a un algoritmo di apprendimento automatico.”

Il nuotatore alimentato da AI può commutare tra diverse andature di locomozione in modo adattivo, il che gli consente di navigare verso qualsiasi posizione di destinazione in modo autonomo.

I ricercatori hanno dimostrato il potere del micro-nuotatore abilitandolo a seguire un percorso complesso senza essere stato programmato esplicitamente.

Yuan-nan Young è professore di scienze matematiche all’Istituto di Tecnologia del New Jersey.

“Questo è il nostro primo passo nel superare la sfida di sviluppare micro-nuotatori che possano adattarsi come cellule biologiche nella navigazione di ambienti complessi in modo autonomo”, ha detto Yuan-nan Young.

Comportamenti adattivi come questi sono quelli che offrono molte promesse per le applicazioni biomediche.

Arnold Mathijssen è un esperto di microrobot e biofisica all’Università della Pennsylvania. Non era coinvolto nella ricerca.

“Questo lavoro è un esempio chiave di come lo sviluppo rapido dell’intelligenza artificiale possa essere sfruttato per superare le sfide irrisolte nei problemi di locomozione nella dinamica dei fluidi”, ha detto Mathijssen. “L’integrazione tra apprendimento automatico e micro-nuotatori in questo lavoro sarà la scintilla per ulteriori collegamenti tra queste due aree di ricerca molto attive.”