Pesquisadores da Universidade de Santa Clara, do Instituto de Tecnologia de Nova Jersey e da Universidade de Hong Kong conseguiram ensinar microrrobôs a nadar por meio de aprendizado de reforço profundo, marcando um salto substancial na progressão da capacidade de micronatação.
Tem havido um enorme interesse no desenvolvimento de micronadadores artificiais que podem navegar pelo mundo de forma semelhante a microrganismos nadadores de ocorrência natural, como bactérias. Esses micronadadores são promissores para uma vasta gama de futuras aplicações biomédicas, como administração direcionada de medicamentos e microcirurgia. No entanto, a maioria dos micronadadores artificiais até hoje só pode realizar manobras relativamente simples com marchas locomotoras fixas.

No estudo dos pesquisadores publicado em Communications Physics , eles argumentaram que os micronadadores poderiam aprender – e se adaptar às mudanças nas condições – por meio da IA. Assim como os humanos que aprendem a nadar exigem aprendizado de reforço e feedback para permanecer à tona e impulsionar em várias direções sob condições de mudança, os micronadadores também devem, embora com seu conjunto único de desafios impostos pela física no mundo microscópico.

"Ser capaz de nadar em microescala por si só é uma tarefa desafiadora", disse On Shun Pak, professor associado de engenharia mecânica da Universidade de Santa Clara. “Quando você quer que um micronadador realize manobras mais sofisticadas, o design de suas marchas locomotoras pode rapidamente se tornar intratável”.

Ao combinar redes neurais artificiais com aprendizado por reforço, a equipe ensinou com sucesso um micronadador simples a nadar e navegar em qualquer direção arbitrária. Quando o nadador se move de determinada maneira, ele recebe feedback de quão boa é a ação em particular. O nadador então aprende progressivamente a nadar com base em suas experiências interagindo com o meio ambiente.

"Semelhante a um humano aprendendo a nadar, o micronadador aprende a mover suas 'partes do corpo' - neste caso, três micropartículas e links extensíveis - para se autopropulsionar e girar", disse Alan Tsang, professor assistente de engenharia mecânica na Universidade de Hong Kong. “Ele faz isso sem depender do conhecimento humano, mas apenas de um algoritmo de aprendizado de máquina”.

Como demonstração da poderosa habilidade do nadador, os pesquisadores mostraram que ele poderia seguir um caminho complexo sem ser explicitamente programado. Eles também demonstraram o desempenho robusto do nadador em navegar sob as perturbações decorrentes de fluxos de fluidos externos.

"Este é o nosso primeiro passo para enfrentar o desafio de desenvolver micronadadores que podem se adaptar como células biológicas em ambientes complexos de navegação autônoma", disse Yuan-nan Young, professor de ciências matemáticas do Instituto de Tecnologia de Nova Jersey.

Tais comportamentos adaptativos são cruciais para futuras aplicações biomédicas de micronadadores artificiais em meios complexos com fatores ambientais descontrolados e imprevisíveis.

"Este trabalho é um exemplo chave de como o rápido desenvolvimento da inteligência artificial pode ser explorado para enfrentar desafios não resolvidos em problemas de locomoção em dinâmica de fluidos", disse Arnold Mathijssen, especialista em microrrobôs e biofísica da Universidade da Pensilvânia, que não esteve envolvido. na pesquisa. “A integração entre aprendizado de máquina e micronadadores neste trabalho desencadeará novas conexões entre essas duas áreas de pesquisa altamente ativas”.