Un grupo de científicos de la Universidad de Santa Clara, el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey y la Universidad de Hong Kong han conseguido implementar el aprendizaje profundo por refuerzo para instruir a microrobots en el arte de nadar. Este avance significativo en las habilidades de micronatación abre nuevas posibilidades.
Los especialistas han dedicado esfuerzos constantemente en la generación de micronadadores artificiales capaces de moverse de forma similar a los microorganismos nadadores autóctonos como las bacterias. Estos micronadadores podrían tener innumerables aplicaciones biomédicas en el futuro, desde la suministro focalizado de medicamentos hasta la microcirugía. A pesar de los esfuerzos en su desarrollo, los micronadadores artificiales actuales solo pueden realizar movimientos sencillos con andares locomotores constantes.[automatic_youtube_gallery type="search" search="La IA ayuda a los microrobots a aprender a nadar y navegar" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
Este estudio reciente ha sido divulgado en Comunicaciones en Física (Physics Communications).
Implementando Inteligencia Artificial para el aprendizaje de los micronadadores
En esta investigación, los científicos plantearon que la inteligencia artificial podría instruir a los micronadadores a adaptarse a condiciones variables. Al igual que nosotros, los micronadadores necesitan de aprendizaje reforzado y feedback para aprender a nadar, aunque se enfrentan a desafíos únicos.
On Shun Pak es un profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Santa Clara.
«Lograr que un objeto nade a escala micro es una tarea bastante desafiante», menciona On Shun Pak. «Cuando se intenta que un micronadador realice maniobras más complejas, el diseño de su movimiento puede volverse intrincado».
La fusión de Redes Neuronales Artificiales y aprendizaje reforzado
El grupo de investigación fusionó las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y el aprendizaje por refuerzo para lograr que un sencillo micronadador aprendiera a nadar y se dirigiera en cualquier dirección. El micronadador recibe feedback sobre sus acciones singulares, que luego incorpora para aprender a nadar adaptativamente a partir de su interacción con el entorno.
Alan Tsang es un profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Hong Kong.
«Al igual que un humano aprende a nadar, el micronadador aprende a mover sus ‘partes del cuerpo’ (en este caso, tres micropartículas y eslabones extensibles) para autopropulsarse y girar», explica Tsang. Esto lo realiza sin depender del conocimiento humano, sino de un algoritmo de aprendizaje automático.
El nadador impulsado por IA puede alternar entre diferentes modos de locomoción de forma adaptativa, lo que le permite navegar hacia cualquier ubicación objetivo por su cuenta.
Los investigadores demostraron el potencial del micronadador al permitirle seguir un camino intrincado sin estar programado explícitamente para ello.
Yuan-nan Young es doctor en ciencias matemáticas en el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey.
«Este es nuestro primer paso para enfrentar el reto de elaborar micronadadores que puedan adaptarse como células biológicas para dirigirse en entornos complejos de manera autónoma», señala Yuan-nan Young.
Comportamientos como estos tan adaptables son los que resultan tan esperanzadores para las aplicaciones biomédicas.
Arnold Mathijssen es especialista en microrobots y biofísica en la Universidad de Pensilvania, aunque no participó en la investigación.
«Este trabajo es un ejemplo crucial de cómo el desarrollo vertiginoso de la inteligencia artificial puede resolver desafíos pendientes en problemas de locomoción en dinámica de fluidos», menciona Mathijssen. «La integración entre el aprendizaje automático y los micronadadores en este trabajo generará más conexiones entre estas dos áreas de investigación sumamente activas».