Машинное обучение преобразует дизайн мини-биогибридных скатов
Новое исследование демонстрирует применение направленной оптимизации машинного обучения (ML-DO), которая эффективно ищет высокопроизводительные конфигурации дизайна в контексте биогибридных роботов. Применив подход машинного обучения, исследователи создали мини-биогибридных лучей из кардиомиоцитов (клеток сердечной мышцы) и резины с размахом крыльев около 10 мм, которые примерно в два раза эффективнее в плавании, чем те, которые были недавно разработаны в рамках традиционного биомиметического подхода. Группа под руководством научного сотрудника Гарвардского института SEAS Джона Циммермана, в которую вошли ученый по медицинской и медицинской информатике из NTT Research Риома Ишии, профессор биоинженерии и прикладной физики Гарвардского института SEAS Кевин Кит Паркер и члены группы по биофизике заболеваний Гарвардского института SEAS под руководством Паркера, продемонстрировали это исследование в новой статье, опубликованной в журнале Science Robotics под названием «Биоинспирированная разработка тканеинженерного луча с использованием машинного обучения». «Это исследование направлено на поиск ответа на фундаментальный вопрос в разработке биогибридных роботов, в данном случае морского ската: как выбрать геометрию плавников для работы в новых рабочих условиях, сохраняя при этом естественные законы масштабирования с точки зрения скорости и эффективности плавания», — сказал Ишии, который также работает приглашенным ученым в Гарвардском университете. «Наше исследование показывает, ч...