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Points clés
- Des scientifiques ont utilisé l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour « enseigner » la navigation à des micro-nageurs synthétiques beaucoup plus petits qu’une mèche de cheveux humains.
- Pour réaliser l’expérience, des nanoparticules d’or ont été fixées à la surface de microswimmers thermophorétiques afin d’absorber la lumière d’un laser.
- Cette technologie pourrait constituer une étape vers les développements futurs de la médecine de précision.
L’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA) permet la convergence de plusieurs disciplines scientifiques. Les micro-nageurs synthétiques, inspirés des organismes biologiques microscopiques, sont des particules microscopiques fabriquées par l’homme. Récemment, des scientifiques du Molecular Nanophotonics Group de l’Universität Leipzig et leurs collaborateurs ont appliqué l’apprentissage automatique de l’IA pour permettre aux micro-nageurs synthétiques d’apprendre à naviguer ; ils ont publié leurs résultats dans le numéro du 24 mars 2021 de Science Robotics.
« Bien que la mise en œuvre de la signalisation et de la rétroaction par des processus physiques ou chimiques dans un micro-nageur artificiel unique soit encore un objectif lointain, la solution hybride actuelle ouvre toute une série de nouvelles possibilités pour comprendre le comportement adaptatif de micro-nageurs uniques dans des environnements bruyants et l’émergence du comportement collectif de grands ensembles de systèmes actifs », ont rapporté les chercheurs.
L’étude a été dirigée par le professeur Frank Cichos de l’Université de Leipzig, en collaboration avec Santiago Muiños Landin, Alexander Fischer et Viktor Holubec. Les affiliations secondaires comprennent le centre technologique AIMEN, les systèmes intelligents et la fabrication intelligente, le laboratoire d’intelligence artificielle et d’analyse des données en Espagne (Landin), et l’université Charles en République tchèque (Holubec).
Ensemble, ils ont appliqué l’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle à des micro-nageurs synthétiques du monde réel dont le diamètre est inférieur à un trentième du diamètre d’une mèche de cheveux humains.
« Les micronageurs artificiels capables de reproduire le comportement complexe de la matière active sont souvent conçus pour imiter l’autopropulsion des organismes vivants microscopiques », écrivent les chercheurs. « Toutefois, par rapport à leurs homologues vivants, les micro-nageurs artificiels ont une capacité limitée à s’adapter aux signaux environnementaux ou à conserver une mémoire physique permettant d’obtenir un comportement émergent optimisé. »
En physique, le mouvement brownien désigne le déplacement aléatoire et erratique de particules microscopiques dans un fluide. Le concept a été nommé d’après le paléobotaniste et botaniste écossais Robert Brown (1773-1858) qui, en 1827, a observé au microscope le mouvement irrégulier et incessant de minuscules particules provenant des grains de pollen de la plante herbacée vivace Clarkia pulchella.
« Contrairement aux systèmes vivants macroscopiques et aux robots, les organismes vivants microscopiques et les micro-nageurs artificiels sont soumis au mouvement brownien, qui rend aléatoire leur position et leur direction de propulsion », écrivent les chercheurs. « Ici, nous combinons des particules actives artificielles du monde réel avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour explorer leur comportement adaptatif dans un environnement bruyant avec l’apprentissage par renforcement. »
Pour réaliser cette étude, les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par renforcement de l’IA (RL), où un agent apprend en interagissant avec son environnement par le biais de récompenses ou de pénalités. Selon les scientifiques, des études informatiques récentes montrent que l’apprentissage par renforcement de l’IA peut fournir des « stratégies optimales pour la navigation de particules actives dans des flux », ainsi que pour l’essaimage de robots et le développement de mouvements collectifs.
Les scientifiques ont utilisé un microswimmer auto-thermophore contrôlé par la lumière, dont 30 % de la surface est recouverte de nanoparticules d’or pour réaliser l’expérience. Pour que le microswimmer suspendu dans l’eau s’auto-propulse, la lumière dirigée par un laser est absorbée par les nanoparticules d’or, ce qui génère un gradient de température et induit des flux de surface thermo-osmotiques. Les microswimmers « apprennent » à l’aide de l’apprentissage par renforcement de l’IA comment naviguer dans le liquide malgré le mouvement brownien.
« La combinaison d’éléments d’apprentissage automatique et de micro-nageurs artificiels réels permettrait d’étendre considérablement les études informatiques actuelles à des applications réelles pour le développement futur de micro-nageurs artificiels intelligents », écrivent les chercheurs.
À l’intersection de la physique, de la chimie, des mathématiques, de l’analyse informatique et de la biologie se trouve la branche interdisciplinaire de la connaissance appelée biophysique – la science qui explique les fonctions biologiques en termes de propriétés physiques des molécules. Les connaissances acquises grâce à la biophysique peuvent permettre le développement de nouveaux traitements médicamenteux tels que les nanomédicaments et les biomolécules pour la médecine de précision. L’étude prouve que l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique de l’IA à des agents microscopiques peut aider à révéler les phénomènes physiques qui sont essentiels au mouvement microscopique des organismes biologiques. Il s’agit d’une étape vers des robots microscopiques autonomes et intelligents qui pourraient être utilisés pour le développement de nouveaux médicaments intelligents dans un avenir pas si lointain.
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