スマートマイクロロボット､AIで泳ぎとナビゲート方法を学ぶ

October, 27, 2022, Santa Clara--サンタクララ大学(Santa Clara University), ニュージャージ技研(New Jersey Institute of Technology)と香港大学(University of Hong Kong)の研究者は､深層強化学習によりマイクロロボットに泳ぎ方を教えることに成功できた｡これは､マイクロスイミング機能の進歩における著しい飛躍である｡

バクテリアのように自然生的に泳ぐ微生物と類似の世界をナビゲートできる人工のマイクロスイマーの開発には､途方もなく大きな関心がある｡そのようなマイクロスイマーは､無数の今後のバイオメディカルアプリケーションを予測させる｡

Communicastions Physicsに発表された研究で研究チームは､マイクロスイマーは､AIを通して学習し､変化する状況に適応させることが可能なことを論理的に説明した｡泳ぎを学ぶ人が強化学習を必要とし､浮いたままでいるために､また変化する条件下で様々な方向に進むためにフィードバックを必要とするように､微生物にも同じことが必要である｡ただし､微小世界における物理学が課す一連の固有の課題がある｡

｢マイクロスケールを自力で泳げることは､骨の折れる作業である｣とサンタクララ大学､機械工学､准教授､On Shun Pakは言う｡｢マイクロスイマーに､一段と高度な操作を望むなら､その運動歩行設計は､途端に扱いにくくなる｣｡

人工ニューラルネットワークと強化学習を組み合わせることで研究チームは､シンプルなマイクロスイマーに任意の方向へ泳ぎ､ナビゲートを教えることに成功した｡泳ぎ手がある方法で動くと､それは特定の行動の良さについてフィードバックを受ける｡泳ぎ手は､周囲環境との相互作用による経験に基づいて泳ぎ方を徐々に学習する｡

｢泳ぎを学ぶ人間と同様､マイクロスイマーは､自己推進や曲がるために､その‘body parts(この場合は､3つのマイクロ粒子と拡張可能なリンク)’の動かし方を学習する｡人の知識に依存することな､マシンラーニングアルゴリズムだけで､そうするのである｣と香港大学機械工学､Alan Tsang准教授は説明している｡

AI活用スイマーは､様々な運動進度を適応的に切替え､いかなる独自のターゲット位置にもナビゲートすることができる｡

スイマーの強力な能力の実証として研究チームは､それが明確にプログラムされていなくても複雑な経路を辿れることを示した｡また､外部の流量から生ずる混乱の下でナビゲートするスイマーの確固たるパフォーマンスも研究チームは､実証した｡

ニュージャージー技研の数理科学教授､Yuan-nan Youngは｢これは､複雑な環境で自律的ナビゲートで生物細胞のように適応できるマイクロスイマー開発課題に取り組む際の第一歩である｣とコメントしている｡

そのような適応的挙動は､制御性がなく､予測できない環境で複雑な媒体における人工のマイクロスイマーの将来のバイオメディカルアプリケーションにとって極めて重要である｡

｢この研究は､人工知能の素早い開発がどのように利用されて､流体力学の移動問題における未解決課題に取組むかの重要な例である｡この研究でマシンラーニングとマイクロスイマーの統合が､これら2つの活発な研究領域のさらなる関係づけを刺激することになる｣とペンシルバニア大学のマイクロロボット､生物物理学専門家､この研究には関わっていないが､Arnold Mathijssennはコメントしている｡
(詳細は､https://news.njit.edu)