Управление волнообразными микро-пловцами в потоке жидкости с помощью обучения с подкреплением

Новое исследование посвящено стратегиям навигации для деформируемых микро-пловцов в вязкой жидкости, сталкивающихся с дрейфом, деформациями сдвига и другими искажениями.

Деформируемый микро-пловец — это организм или искусственная структура малого масштаба, которая использует синусоидальные изгибы тела для движения в жидкой среде. К ним относятся бактерии, использующие жгутики, сперматозоиды и нематоды, а также микро-роботы из мягких материалов для таких задач, как доставка лекарств.

Исследование микро-пловцов имеет применение в биологии, фундаментальной физике и наноробототехнике.

В новой работе Жереми Бека (CNRS, Центр Inria Университета Кот-д'Азюр) и его коллег предпринята попытка найти оптимальную политику навигации для микро-пловцов, что критически важно для повышения их эффективности и функциональности в приложениях, например, в целевой доставке лекарств. Исследование опубликовано в The European Physical Journal E.

«Определение оптимальной политики навигации позволяет микро-пловцам эффективно адаптироваться к изменениям в жидкой среде. Это позволяет им перемещаться среди препятствий, избегать опасностей и использовать паттерны потока для улучшения передвижения», — говорит Бек. Такая политика также гарантирует стабильную работу в различных условиях.

Исследователь отмечает, что команда была особенно заинтригована высоким уровнем вариативности в производительности использованных стратегий машинного обучения. Эта неожиданная вариативность дала ценные сведения и позволила выявить оптимальные стратегии, превзошедшие первоначальные ожидания.

«Мы получили более глубокое понимание сложной динамики, связанной с оптимизацией политик навигации для микро-пловцов», — заключает Бек. Эти результаты подчеркивают важность выхода за рамки обычных ожиданий и учета потенциальной вариативности и непредсказуемости в искусственном интеллекте.