Les avancées en apprentissage automatique bouleversent le monde de la robotique en optimisant les designs des rayons biohybrides miniatures. En effet, une nouvelle étude révèle que l’utilisation de techniques d’optimisation dirigées par apprentissage automatique permet de concevoir des rayons biohybrides, constitués de cellules cardiaques et de caoutchouc, possédant une envergure d’environ 10 mm. Ces rayons, inspirés des poissons marins, ont démontré une efficacité en natation presque doublée par rapport aux méthodes biomimétiques classiques. Cette transformation inédite ouvre de nouveaux horizons pour la création de robots biohybrides, repoussant les limites des performances industrielles et scientifiques grâce à des innovations inspirées de la nature.
L’apprentissage automatique optimise la conception des rayons biohybrides
L’intégration de l’apprentissage automatique dans la conception de rayons biohybrides représente une avancée significative, doublant leur capacité à nager efficacement. Guidés par un nouvel algorithme, ces minuscules créatures artificielles bénéficient d’une optimisation dirigée, ce qui contraste fortement avec les méthodes biomimétiques traditionnelles. Les scientifiques utilisent désormais des cellules musculaires cardiaques associées à du caoutchouc pour créer des modèles de nage miniatures, créant une percée prometteuse pour la robotique biohybride.
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La méthode traditionnelle biomimétique et ses limites
Dans la conception biomimétique, les ingénieurs s’efforcent de reproduire les structures biologiques existantes pour former des dispositifs fonctionnels. Cependant, cette approche a ses limites. Pour les entités biohybrides imitant certains poissons comme les raies, il existe une multitude de ratios d’aspect naturel et de morphologies de nageoires. La complexité de la mécanique naturelle et des forces hydrodynamiques peut être négligée, ce qui entraîne souvent des conceptions sous-optimales se traduisant par une faible vitesse et une efficacité réduite. La recherche sur l’optimisation assistée par apprentissage automatique (ML-DO) offre des perspectives nouvelles en alliant précision et rapidité, en identifiant des structures novatrices de nageoires qui résolvent les inefficacités des méthodes plus anciennes.
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Perspectives futures en robotique biohybride
Bien que les résultats actuels de cette recherche soient encourageants, il reste des défis à relever pour égaler complètement l’efficacité des formes de vie maritime naturelle. Les chercheurs envisagent l’utilisation de ces rayons biohybrides dans divers secteurs, notamment pour des capteurs distants, des sondes en environnements hostiles, et potentiellement comme véhicules de livraison thérapeutique. L’application de l’apprentissage automatique dans ce contexte permet une compréhension plus précise des pressions sélectives biologiques et des relations structure-fonction des tissus, ouvrant ainsi la voie à des innovations telles que la biofabrication d’un cœur biohybride.