Una nuova ricerca esamina le strategie di navigazione per micronuotatori deformabili in un fluido viscoso esposto a derive, tensioni e altre deformazioni.
Un micro-nuotatore deformabile è un organismo su piccola scala o una struttura artificiale che utilizza le ondulazioni sinusoidali del corpo per spingersi attraverso un ambiente fluido.
Il termine si applica a organismi come i batteri che navigano attraverso i fluidi utilizzando code a forma di frusta chiamate flagelli, cellule spermatiche che si spingono attraverso il sistema riproduttivo femminile e persino nematodi, minuscoli vermi che si muovono nell'acqua o nel terreno con ondulazioni.
I micro-nuotatori possono anche descrivere minuscoli micro-robot costruiti con materiali morbidi progettati per rispondere agli stimoli ed eseguire compiti come la somministrazione di farmaci su microscala.
Ciò significa che lo studio dei micronuotatori ha applicazioni in una vasta gamma di campi scientifici, dalla biologia alla fisica fondamentale fino alla nanorobotica.
In un nuovo articolo di Jérémie Bec, ricercatore del CNRS e del Centre Inria d'Université Côte d'Azur e i suoi colleghi tentano di trovare una politica di navigazione ottimale per i micronuotatori, cruciale per migliorare le loro prestazioni, funzionalità e versatilità per applicazioni come come somministrazione mirata di farmaci. La ricerca è pubblicata su The European Physical Journal E .
"Trovare una politica di navigazione ottimale per i micronuotatori è fondamentale per migliorare le loro prestazioni, funzionalità e versatilità nelle applicazioni menzionate", afferma Bec. "Decidendo una politica di navigazione ottimale, i micronuotatori possono adattarsi e rispondere efficacemente ai cambiamenti nell'ambiente fluido. Ciò consente loro di navigare attraverso ostacoli, evitare pericoli e sfruttare i modelli di flusso per migliorare la locomozione.
"Una politica di navigazione ottimale garantisce la loro capacità di manovrare ed esplorare l'ambiente circostante in modo efficiente", aggiunge Bec.
Il ricercatore spiega che oltre a ciò, una politica di navigazione ottimale garantisce prestazioni robuste in diverse condizioni e variazioni mentre si ondulano attraverso un ambiente fluido.
Bec afferma che il team è stato particolarmente incuriosito dal notevole livello di variabilità nelle prestazioni delle strategie di apprendimento automatico impiegate. L'inaspettata variabilità delle prestazioni ha fornito al team informazioni preziose e ha permesso loro di identificare strategie ottimali che hanno superato le loro aspettative iniziali.
"Abbiamo acquisito una comprensione più profonda delle complesse dinamiche coinvolte nell'ottimizzazione delle politiche di navigazione per i micronuotatori", conclude Bec. "Questi risultati sottolineano l'importanza di esplorare oltre le aspettative convenzionali e di abbracciare il potenziale di variabilità e imprevedibilità dell'intelligenza artificiale."
Ulteriori informazioni: Zakarya El Khiyati et al, Guidare micro-nuotatori ondulatori in un flusso fluido attraverso l'apprendimento di rinforzo, The European Physical Journal E (2023). DOI:10.1140/epje/s10189-023-00293-8
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