AI가 미세로봇을 수영하고 탐색하는 법을 가르친다

산타클라라 대학교, 뉴저지 공과대학교, 홍콩 대학교의 연구팀은 깊은 강화 학습을 사용하여 미세로봇이 수영하는 법을 가르치는 데 성공했습니다. 이 새로운 개발은 미세수영 능력에서 큰 발전입니다.

전문가들은 인공 미세수영자가 자연적으로 발생하는 수영 미생물과 유사하게 탐색할 수 있는 인공 미세수영자를 만들기 위해 지속적으로 노력해 왔습니다. 이러한 미세수영자는 미래에 표적 약물 전달 및 미세외과와 같은 다양한 생의학적 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 그러나 개발에 초점을 맞추고 있음에도 불구하고, 오늘날의 대부분의 인공 미세수영자는 단순한 기동만을 수행할 수 있습니다.

새로운 연구는 Communications Physics에 발표되었습니다.

AI를 사용한 미세수영자 교육

연구팀은 AI가 미세수영자가 변경되는 조건에 적응할 수 있도록 가르칠 수 있다고 판단했습니다. 미세수영자는 인간과 마찬가지로 강화 학습과 피드백이 필요합니다. 그러나 미세수영자는 고유한 도전을 가지고 있습니다.

온 순 박은 산타클라라 대학교의 기계공학 부교수입니다.

“‘미세 규모에서 수영하는 것은 자체적으로 어려운 일입니다,”라고 온 순 박은 말했습니다. “‘미세수영자가 더 복잡한 기동을 수행하도록 하려면, 그들의 이동 가이드의 설계는 nhanh chóng으로 불가능해질 수 있습니다.”

ANN과 강화 학습의 결합

연구팀은 인공 신경망(ANN)과 강화 학습을 결합하여 단순한 미세수영자가 임의의 방향으로 수영하고 탐색하는 법을 가르치는 데 성공했습니다. 미세수영자는 특정 행동에 대한 피드백을 받고, 이를 사용하여 경험을 통해 수영하는 법을 점진적으로 학습합니다.

앨런 창은 홍콩 대학교의 기계공학 조교수입니다.

“‘인간이 수영하는 법을 배우는 것과 유사하게, 미세수영자는 자신의 ‘신체 부위’ — 이 경우 세 개의 미세 입자와 확장 가능한 링크 –를 사용하여 자체 추진과 회전하는 법을 학습합니다,”라고 창은 말했습니다. “‘그것은 인간의 지식에 의존하지 않고, 기계 학습 알고리즘만을 사용합니다.”

AI를 사용한 수영자는 다양한 이동 가이드를 적응적으로 전환할 수 있어, 임의의 목표 위치로 탐색할 수 있습니다.

연구자들은 미세수영자가 명시적으로 프로그래밍되지 않은 복잡한 경로를 따라갈 수 있도록 하는 것으로 그 힘을 입증했습니다.

袁南영은 뉴저지 공과대학교의 수학 과학 교수입니다.

“‘이것은 복잡한 환경에서 자율적으로 탐색하는 생물학적 세포와 유사한 미세수영자를 개발하는 도전을 해결하는 우리의 첫 번째 단계입니다,”라고 袁南영은 말했습니다.

이러한 적응형 행동은 생의학적 응용 분야에서 많은 약속을 가지고 있습니다.

아놀드 마티센은 펜실베니아 대학교의 미세로봇 및 생물물리학 전문가입니다. 그는 이 연구에 참여하지 않았습니다.

“‘이 연구는 유체 역학의 운동 문제에서 해결되지 않은 도전을 해결하기 위해 인공 지능의 빠른 개발을 어떻게 활용할 수 있는지의 중요한 예입니다,”라고 마티센은 말했습니다. “‘이 연구에서 기계 학습과 미세수영자 간의 통합은 이 두 가지 매우 활동적인 연구 분야 사이에 더 많은 연결을 일으킬 것입니다.”