인공 지능으로 수영하고 탐색하는 방법을 배우는 스마트 마이크로 로봇
AI로 구동되는 수영 선수는 다양한 보행 보행을 적응적으로 전환하여 대상 위치를 스스로 탐색할 수 있습니다.
날짜:
2022년 8월 4일
원천:
뉴저지 공과 대학
요약:
연구원들은 심층 강화 학습을 통해 마이크로 로봇에게 수영하는 방법을 성공적으로 가르칠 수 있었고, 이는 마이크로 수영 능력의 발전에 상당한 도약을 표시했습니다.
산타클라라 대학, 뉴저지 공과 대학 및 홍콩 대학의 연구원들은 심층 강화 학습을 통해 마이크로 로봇에게 수영하는 방법을 성공적으로 가르칠 수 있었고, 이는 마이크로 수영 능력의 발전에 상당한 도약을 표시했습니다.
박테리아와 같이 자연적으로 발생하는 수영 미생물과 유사하게 세상을 탐색할 수 있는 인공 마이크로 수영 선수를 개발하는 데 엄청난 관심이 있었습니다. 이러한 미세 수영 선수는 표적 약물 전달 및 미세 수술과 같은 광범위한 미래 생물 의학 응용 분야에 대한 약속을 제공합니다. 그러나 현재까지 대부분의 인공 마이크로 수영 선수는 고정된 보행 보행으로 비교적 간단한 기동만 수행할 수 있습니다.
Communications Physics 에 발표된 연구원의 연구에서 그들은 마이크로 수영 선수가 AI를 통해 학습하고 변화하는 조건에 적응할 수 있다고 추론했습니다. 인간이 수영을 배우는 것과 마찬가지로 변화하는 조건에서 부상을 유지하고 다양한 방향으로 추진하기 위해 강화 학습과 피드백이 필요하지만, 미시 세계에서 물리학이 부과하는 고유한 도전 과제가 있기는 하지만 미시 수영 선수도 마찬가지입니다.
"미시적 규모로 수영할 수 있다는 것 자체가 어려운 일입니다."라고 Santa Clara 대학의 기계 공학 부교수인 On Shun Pak이 말했습니다. "마이크로 수영 선수가 보다 정교한 동작을 수행하기를 원할 때 보행 보행의 디자인은 빠르게 다루기 어려워질 수 있습니다."
인공 신경망과 강화 학습을 결합하여 팀은 간단한 마이크로 수영 선수에게 수영하고 임의의 방향으로 탐색하는 방법을 성공적으로 가르쳤습니다. 수영자가 특정 방식으로 움직일 때 특정 동작이 얼마나 좋은지에 대한 피드백을 받습니다. 그런 다음 수영자는 주변 환경과 상호 작용하는 경험을 기반으로 수영 방법을 점진적으로 배웁니다.
기계 공학과 조교수인 Alan Tsang은 "인간이 수영하는 법을 배우는 것과 유사하게, 마이크로 수영 선수는 '신체 부분'(이 경우 3개의 미세 입자와 확장 가능한 링크)을 움직이는 방법을 배웁니다. 홍콩대학교에서. "인간의 지식에 의존하지 않고 기계 학습 알고리즘에만 의존합니다."
AI로 구동되는 수영 선수는 적응적으로 다른 보행 보행 사이를 전환하여 대상 위치를 스스로 탐색할 수 있습니다.
연구원들은 수영 선수의 강력한 능력을 입증하기 위해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 복잡한 경로를 따를 수 있음을 보여주었습니다. 그들은 또한 외부 유체 흐름에서 발생하는 섭동 아래에서 항해하는 수영 선수의 강력한 성능을 보여주었습니다.
New Jersey Institute of Technology의 수리 과학 교수인 Yuan-nan Young은 "이것은 복잡한 환경을 자율적으로 탐색할 때 생물학적 세포처럼 적응할 수 있는 마이크로 수영 선수를 개발하는 과제를 해결하기 위한 첫 번째 단계입니다."라고 말했습니다.
이러한 적응 행동은 통제되지 않고 예측할 수 없는 환경 요인이 있는 복잡한 매체에서 인공 마이크로 수영의 미래 생물 의학 응용에 중요합니다.
참여하지 않은 펜실베니아 대학의 마이크로로봇 및 생물물리학 전문가인 아놀드 마티센(Arnold Mathijssen)은 "이 연구는 인공 지능의 급속한 발전이 유체 역학의 운동 문제에서 해결되지 않은 문제를 해결하기 위해 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 핵심 예"라고 말했습니다. 연구에서. "이 작업에서 머신 러닝과 마이크로 수영 선수 간의 통합은 이 두 가지 매우 활발한 연구 분야 간의 추가 연결을 촉발할 것입니다."
출처 : https://www.sciencedaily.com/