Investigadores de la Universidad de Santa Clara, el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey y la Universidad de Hong Kong han podido enseñar con éxito a microrobots a nadar a través del aprendizaje de refuerzo profundo, lo que marca un salto sustancial en la progresión de la capacidad de micronatación.

Ha habido un gran interés en el desarrollo de micronadadores artificiales que puedan navegar por el mundo de manera similar a los microorganismos nadadores naturales, como las bacterias. Dichos micronadadores prometen una amplia gama de futuras aplicaciones biomédicas, como la administración de fármacos dirigidos y la microcirugía. Sin embargo, la mayoría de los micronadadores artificiales hasta la fecha solo pueden realizar maniobras relativamente simples con pasos locomotores fijos.

En el estudio de los investigadores publicado en Communications Physics , razonaron que los micronadadores podrían aprender y adaptarse a las condiciones cambiantes a través de la IA. Al igual que los humanos que aprenden a nadar requieren aprendizaje reforzado y retroalimentación para mantenerse a flote y propulsarse en varias direcciones bajo condiciones cambiantes, también deben hacerlo los micronadadores, aunque con su conjunto único de desafíos impuestos por la física en el mundo microscópico.

"Ser capaz de nadar a microescala en sí mismo es una tarea desafiante", dijo On Shun Pak, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Santa Clara. "Cuando quieres que un micronadador realice maniobras más sofisticadas, el diseño de sus modos de andar puede volverse intratable rápidamente".

Al combinar redes neuronales artificiales con aprendizaje por refuerzo, el equipo enseñó con éxito a un simple micronadador a nadar y navegar en cualquier dirección arbitraria. Cuando el nadador se mueve de cierta manera, recibe retroalimentación sobre qué tan buena es la acción en particular. Luego, el nadador aprende progresivamente a nadar en función de sus experiencias al interactuar con el entorno que lo rodea.

"Al igual que un ser humano que aprende a nadar, el micronadador aprende a mover sus 'partes del cuerpo', en este caso tres micropartículas y enlaces extensibles, para autopropulsarse y girar", dijo Alan Tsang, profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Hong Kong. "Lo hace sin depender del conocimiento humano, sino solo de un algoritmo de aprendizaje automático".

Como demostración de la poderosa habilidad del nadador, los investigadores demostraron que podía seguir un camino complejo sin estar programado explícitamente. También demostraron el sólido desempeño del nadador al navegar bajo las perturbaciones que surgen de los flujos de fluidos externos.

"Este es nuestro primer paso para enfrentar el desafío de desarrollar micronadadores que puedan adaptarse como células biológicas para navegar entornos complejos de forma autónoma", dijo Yuan-nan Young, profesor de ciencias matemáticas en el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey.

Tales comportamientos adaptativos son cruciales para futuras aplicaciones biomédicas de micronadadores artificiales en medios complejos con factores ambientales no controlados e impredecibles.

"Este trabajo es un ejemplo clave de cómo se puede aprovechar el rápido desarrollo de la inteligencia artificial para abordar desafíos no resueltos en problemas de locomoción en dinámica de fluidos", dijo Arnold Mathijssen, experto en microrobots y biofísica de la Universidad de Pensilvania, que no participó. en la investigacion "La integración entre el aprendizaje automático y los micronadadores en este trabajo generará más conexiones entre estas dos áreas de investigación altamente activas".