21 년 2023 월 XNUMX 일 (나노 워크 뉴스) 새로운 연구에서는 표류, 긴장 및 기타 변형에 직면한 점성 유체에서 변형 가능한 마이크로 수영 선수를 위한 탐색 전략을 살펴봅니다. 변형 가능한 마이크로스위머는 유체 환경에서 스스로 추진하기 위해 사인파형 신체 기복을 사용하는 소규모 유기체 또는 인공 구조물입니다. 이 용어는 편모라고 불리는 채찍 모양의 꼬리를 사용하여 체액을 통해 이동하는 박테리아, 여성 생식 기관을 통해 스스로 추진하는 정자, 심지어 기복이 있는 물이나 토양을 통해 이동하는 작은 벌레인 선충과 같은 유기체에 적용됩니다. Microswimmers는 자극에 반응하고 미세한 규모로 약물 전달과 같은 작업을 수행하도록 설계된 부드러운 소재로 제작된 작은 마이크로 로봇을 설명할 수도 있습니다. 이는 마이크로 수영에 대한 연구가 생물학에서 기초 물리학, 나노로봇.
다섯 가지 가능한 탐색 전략에 따라 비정상 흐름에 빠져 있는 마이크로 수영자의 다이어그램.(이미지: J. Bec) EPJ D (“강화 학습을 통해 유체 흐름에서 기복이 심한 마이크로 수영 선수 조종하기”) CNRS 연구원이자 Inria d'Université Côte d'Azur 센터의 연구원인 Jérémie Bec과 그의 동료들은 마이크로 수영 선수를 위한 최적의 탐색 정책을 찾으려고 시도합니다. 이는 마이크로 수영 선수의 성능, 기능 및 표적 약물 전달과 같은 응용 분야의 다양성을 향상시키는 데 중요합니다. Bec은 "마이크로 수영을 위한 최적의 탐색 정책을 찾는 것은 언급된 응용 프로그램의 성능, 기능 및 다양성을 향상시키는 데 매우 중요합니다."라고 말합니다. “최적의 탐색 정책을 결정함으로써 마이크로 수영자는 유동적인 환경의 변화에 효과적으로 적응하고 대응할 수 있습니다. 이를 통해 장애물을 통과하고, 위험을 피하고, 이동 패턴을 개선하기 위해 흐름 패턴을 활용할 수 있습니다. "최적의 탐색 정책은 주변 환경을 효율적으로 조종하고 탐색할 수 있는 능력을 보장합니다."라고 Bec은 덧붙입니다. 연구원은 이에 더해 최적의 탐색 정책이 유동적인 환경을 통해 기복을 이루면서 다양한 조건과 변형에 걸쳐 강력한 성능을 보장한다고 설명합니다. Bec은 팀이 특히 그들이 사용하는 기계 학습 전략의 성능이 눈에 띄게 변하는 것에 흥미를 느꼈다고 말했습니다. 예상치 못한 성과 변동성은 팀에 귀중한 통찰력을 제공하고 초기 기대치를 뛰어넘는 최적의 전략을 식별할 수 있도록 했습니다. Bec은 “우리는 마이크로 수영을 위한 탐색 정책 최적화와 관련된 복잡한 역학에 대해 더 깊은 이해를 얻었습니다.”라고 결론지었습니다. “이러한 발견은 기존의 기대를 넘어서는 탐구의 중요성을 강조하고, 인공 지능. "
다섯 가지 가능한 탐색 전략에 따라 비정상 흐름에 빠져 있는 마이크로 수영자의 다이어그램.(이미지: J. Bec) EPJ D (“강화 학습을 통해 유체 흐름에서 기복이 심한 마이크로 수영 선수 조종하기”) CNRS 연구원이자 Inria d'Université Côte d'Azur 센터의 연구원인 Jérémie Bec과 그의 동료들은 마이크로 수영 선수를 위한 최적의 탐색 정책을 찾으려고 시도합니다. 이는 마이크로 수영 선수의 성능, 기능 및 표적 약물 전달과 같은 응용 분야의 다양성을 향상시키는 데 중요합니다. Bec은 "마이크로 수영을 위한 최적의 탐색 정책을 찾는 것은 언급된 응용 프로그램의 성능, 기능 및 다양성을 향상시키는 데 매우 중요합니다."라고 말합니다. “최적의 탐색 정책을 결정함으로써 마이크로 수영자는 유동적인 환경의 변화에 효과적으로 적응하고 대응할 수 있습니다. 이를 통해 장애물을 통과하고, 위험을 피하고, 이동 패턴을 개선하기 위해 흐름 패턴을 활용할 수 있습니다. "최적의 탐색 정책은 주변 환경을 효율적으로 조종하고 탐색할 수 있는 능력을 보장합니다."라고 Bec은 덧붙입니다. 연구원은 이에 더해 최적의 탐색 정책이 유동적인 환경을 통해 기복을 이루면서 다양한 조건과 변형에 걸쳐 강력한 성능을 보장한다고 설명합니다. Bec은 팀이 특히 그들이 사용하는 기계 학습 전략의 성능이 눈에 띄게 변하는 것에 흥미를 느꼈다고 말했습니다. 예상치 못한 성과 변동성은 팀에 귀중한 통찰력을 제공하고 초기 기대치를 뛰어넘는 최적의 전략을 식별할 수 있도록 했습니다. Bec은 “우리는 마이크로 수영을 위한 탐색 정책 최적화와 관련된 복잡한 역학에 대해 더 깊은 이해를 얻었습니다.”라고 결론지었습니다. “이러한 발견은 기존의 기대를 넘어서는 탐구의 중요성을 강조하고, 인공 지능. "
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- 출처: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=63372.php
