Mientras que el camino más corto entre dos puntos es una conexión directa, puede que no sea el camino más eficiente a seguir. Las corrientes complejas a menudo afectan el movimiento de los micronadadores y les dificultan llegar a su destino. Al mismo tiempo, hacer uso de estas corrientes para navegar lo más rápido posible es una cierta ventaja evolutiva.

Mientras que tales estrategias permiten a los micronadadores biológicos acceder mejor a los alimentos o escapar de un depredador, los microrobots podrían ser dirigidos de esta manera para realizar tareas específicas.

El camino óptimo en una corriente dada se puede determinar fácilmente matemáticamente, sin embargo, las fluctuaciones perturban el movimiento de los micronadadores y los desvían de la ruta óptima. Por lo tanto, tienen que reajustar su movimiento para tener en cuenta los cambios ambientales. Esto normalmente requiere la ayuda de un intérprete externo y les quita autonomía.

"Gracias a la evolución, algunos microorganismos han desarrollado estrategias autónomas que permiten un movimiento dirigido hacia una mayor concentración de nutrientes o luz", explica el primer autor del estudio, Lorenzo Piro. Inspirándose en esta idea, los investigadores del Departamento de Física de la Materia Viva del MPI-DS diseñaron estrategias que permiten a los micronadadores navegar de forma óptima de forma casi autónoma.

La luz como guía para la navegación autónoma

Cuando un intérprete externo define el patrón de navegación, los micronadadores en promedio siguen un camino bien definido. Por lo tanto, es un buen enfoque para guiar al micronadador a lo largo de ese camino dentro de la corriente. Esto se puede lograr de forma autónoma a través de estímulos externos, a pesar de la presencia de fluctuaciones.

Este principio podría aplicarse a los nadadores que responden a la variación de la luz, como ciertas algas, en cuyo caso simplemente se puede iluminar el camino óptimo. Sorprendentemente, las actuaciones resultantes son comparables a la navegación supervisada externamente. "Además, estas nuevas estrategias pueden aplicarse convenientemente a escenarios más complejos, como la navegación en superficies curvas o en presencia de corrientes aleatorias", concluye Ramin Golestanian, director de MPI-DS.

Las posibles aplicaciones del estudio van desde la administración dirigida de fármacos a microescala hasta el diseño óptimo de micromáquinas autónomas.

La investigación se publica en el New Journal of Physics .