通过强化学习在流体流动中引导波动微型游泳者

新的研究着眼于可变形微型游泳者在面临漂移、应变和其他变形的粘性流体中的导航策略。

可变形微型游泳者是一种小型生物体或人造结构，它利用正弦曲线身体波动来推动自身穿过流体环境。

该术语适用于细菌等生物体，它们使用称为鞭毛的鞭状尾巴在液体中移动，精子细胞在女性生殖系统中推动自身，甚至线虫，即在水或土壤中波动移动的微小蠕虫。

微型游泳者还可以描述由软材料制成的微型机器人，旨在响应刺激并执行微尺度药物输送等任务。

这意味着微型游泳者的研究可以应用于从生物学到基础物理学再到纳米机器人等众多科学领域。

在JérémieBec的一篇新论文中，CNRS和Inriad'UniversitéCôted'Azur中心的研究人员及其同事试图找到微型游泳器的最佳导航策略，这对于增强其性能、功能和多功能性(例如靶向药物输送)至关重要。该研究发表在《欧洲物理杂志E》上。

Bec说：“为微型游泳者找到最佳导航策略对于提高其在上述应用中的性能、功能和多功能性至关重要。”“通过确定最佳导航策略，微型游泳者可以有效地适应和响应流体环境的变化。这使它们能够穿过障碍物，避免危险，并利用流动模式来改善运动。

贝克补充道：“最佳的导航策略可确保它们能够有效地操纵和探索周围环境。”

研究人员解释说，除此之外，最佳导航策略可以保证在不同条件和变化下在流体环境中波动时的稳健性能。

Bec表示，该团队对他们所采用的机器学习策略的性能的显着变化特别感兴趣。绩效的意外变化为团队提供了宝贵的见解，并使他们能够确定超出其最初预期的最佳策略。

Bec总结道：“我们对优化微型游泳者导航策略所涉及的复杂动态有了更深入的了解。”“这些发现强调了探索超越传统预期并拥抱人工智能的可变性和不可预测性潜力的重要性。”