나노기술 및 정책 정보

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박테리아에서 동물 및 인간에 이르기까지 살아있는 유기체는 환경을 인식하고 이 정보를 처리하고 저장하고 검색할 수 있음. 적절한 조치를 사용하여 이후 상황에 대응하는 방법을 배움. 독일 라이프치히 대학교의 연구진은 공동연구를 수행하여 최근 기계 학습 알고리즘으로 학습할 수 있는 작은 인공 마이크로 스위머를 개발함.

마이크로 스위머(Microswimmer)는 인공적인 자체 추진 미세 입자로, 연구진은 머리카락 지름의 30 분의 1보다 작은 특수 입자를 개발함. 그들은 표면의 작은 금 입자를 가열하고 이 에너지를 운동으로 변환함으로써 운동 방향을 바꿀 수 있음.

그러나 이 소형 기계는 살아있는 것과 같은 정보를 받아들이고 배울 수 없음. 이를 달성하기 위해 연구진은 강화 학습으로 알려진 것을 통해 가상 환경에서 탐색하는 방법을 배우도록 외부에서 마이크로 스위머를 제어함. 이를 통해 마이크로 스위머는 주로 브라운 운동에 의해 반복적으로 경로에서 벗어나면서 액체를 통해 길을 찾음.

연구진에 따르면, 인공지능과 이러한 마이크로 스위머와 같은 능동 시스템을 연결하는 것은 새로운 환경에 적응하면서 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 새로운 지능형 미세 물질을 향한 첫 번째 단계이며, 동시에 그들은 인공 마이크로 스위머와 기계학습 방법의 조합이 생물학적 시스템에서 집단행동의 출현에 대한 새로운 통찰력을 제공하기를 바람.

연구진의 목표는 환경적 영향을 인식하고 적극적으로 대응할 수 있는 인공적이고 스마트한 빌딩 블록을 개발하는 것임. 이 방법이 완전히 개발되고 생물학적 시스템을 포함한 다른 재료 시스템에 적용되면 예를 들어 스마트 약물 또는 현미경 로봇 개발에 사용될 수 있음.

본 연구 성과는 Science Robotics ("Reinforcement Learning with Artificial Microswimmers")에 게재됨.