I ricercatori della TU Darmstadt hanno ora presentato un approccio in Atti dell'Accademia nazionale delle scienze (PNAS ) che possono essere utilizzati per determinare sistematicamente strategie di ricerca efficienti. Potrebbe aiutare a progettare in modo intelligente compiti come la ricerca di cellule tumorali o il ripristino ambientale in futuro.
Un problema di fisica statistica studiato da decenni riguarda il modo in cui un "agente" deve muoversi per raccogliere in modo efficiente obiettivi distribuiti casualmente. Può trattarsi, ad esempio, di un batterio alla ricerca di sostanze chimiche essenziali, di un rapace a caccia di cibo o di un (micro)robot che raccoglie molecole di tossine o materiali di scarto.
La questione della strategia di movimento ottimale è particolarmente impegnativa nel caso tipico in cui la distribuzione del cibo è sconosciuta all'agente ma è spazialmente correlata; vale a dire che cambia continuamente nello spazio anziché bruscamente. Ad esempio, i batteri non solo trovano un'elevata concentrazione di nutrienti direttamente presso una fonte di cibo, ma anche nell'area circostante perché le molecole corrispondenti si diffondono in modo diffusivo.
I batteri hanno sviluppato le cosiddette strategie di ricerca chemiotattica per sfruttare tali correlazioni. Qui misurano il cambiamento nella concentrazione del cibo lungo il loro percorso e cambiano la direzione del movimento in modo che si muovano statisticamente nella direzione della concentrazione ascendente. Ciò consente loro sia di trarre vantaggio dalla loro esperienza dell'aumento della concentrazione di cibo in una direzione specifica sia di esplorare il loro ambiente per verificare costantemente se la concentrazione di cibo potrebbe aumentare maggiormente in un'altra direzione.
Esiste attualmente un problema simile nel campo dei micronuotatori artificiali che, come i batteri, possono muoversi autonomamente nel loro ambiente:come possono essere programmati per raccogliere in modo efficiente molecole di tossine o microplastiche?
La fisica statistica non ha ancora trovato risposte soddisfacenti a problemi di ricerca così impegnativi. Gli approcci precedenti erano limitati a modelli fenomenologici, che essenzialmente descrivono solo il movimento dei batteri. Allo stesso modo, non esistono ancora approcci sistematici per determinare sistematicamente le strategie di ricerca ottimali. Questo è il motivo per cui non è ancora in gran parte chiaro quanto siano realmente efficaci le strategie di ricerca descritte nei modelli fenomenologici e le tattiche (strategie) sviluppate evolutivamente dai batteri.
I ricercatori della TU Darmstadt del Soft Matter Theory Group guidato dal professor Benno Liebchen (Dipartimento di Fisica, Istituto di Fisica della Materia Condensata) hanno ora esaminato questa lacuna di conoscenze. Nell'ambito della pubblicazione "Le particelle attive intelligenti imparano e trascendono le strategie di foraggiamento batterico", hanno sviluppato, per la prima volta, un metodo per determinare sistematicamente strategie di ricerca efficienti.
In esso si considera un agente che si muove a velocità costante e che può decidere in ogni passo temporale se continuare nella stessa direzione dell'ultima volta o cambiare direzione di movimento (in modo casuale). L'agente sceglie tra queste due opzioni con l'aiuto di reti neurali artificiali, nelle quali viene immessa, tra l'altro, la "concentrazione di cibo" visibile all'agente nelle sue immediate vicinanze. Tuttavia, la distribuzione globale del cibo rimane sconosciuta all'agente.
Le reti neurali sono state addestrate in un'ampia classe di ambienti casuali di "concentrazione di cibo". Sono stati quindi analizzati i modelli di movimento risultanti dell'agente. È interessante notare che, ad eccezione di alcuni dettagli sorprendenti, questi mostravano una sorprendente somiglianza con gli schemi di movimento dei batteri reali e con gli schemi di movimento descritti dai modelli fenomenologici.
Ciò che è stato ancora più sorprendente, però, è stato il risultato di un confronto tra l’efficienza della ricerca del cibo. Ciò ha mostrato una netta superiorità degli agenti addestrati mediante reti neurali, che erano molto più bravi a sfruttare la struttura del loro ambiente di quanto potesse essere descritto dai precedenti modelli fenomenologici.
I risultati della ricerca potrebbero rivelarsi utili per programmare futuri micronuotatori, nanorobot e particelle intelligenti per compiti come la ricerca di cellule tumorali, microplastiche o per il ripristino ambientale.
Allo stesso tempo, i risultati dimostrano i grandi vantaggi che i nuovi strumenti di apprendimento automatico, oltre ai big data e ai grandi modelli linguistici, possono avere in fisica. Permettono di indagare problemi che sono quasi impossibili da risolvere con metodi computazionali e di simulazione convenzionali.
Ulteriori informazioni: Mahdi Nasiri et al, Le particelle attive intelligenti apprendono e trascendono le strategie di foraggiamento batterico, Atti dell'Accademia nazionale delle scienze (2024). DOI:10.1073/pnas.2317618121
Informazioni sul giornale: Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze
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