Microrobots Magnéticos Inteligentes Aprenden a Rodar Mediante Aprendizaje por Refuerzo
David González-Calatayud (Universidad Autónoma de Madrid). Tutor: L. Aragonés.
Este proyecto desarrolla microrobots magnéticos controlables, partículas esféricas microscópicas de 2.7 micrómetros de diámetro dirigidas mediante campos magnéticos. El objetivo es crear dispositivos que operen de manera autónoma a escala microsc´opica para aplicaciones m´edicas, como la administración localizada de fármacos o la eliminación de coágulos sanguíneos.
El trabajo aborda desafíos fundamentales en la física microscópica, donde las fuerzas viscosas dominan sobre las fuerzas inerciales y las partículas están sujetas a movimiento browniano, fluctuaciones aleatorias causadas por el impacto molecular del fluido circundante. Estas condiciones hacen que el control preciso sea especialmente complejo, particularmente en entornos dinámicos como el cuerpo humano, donde las condiciones son cambiantes e impredecibles.
El método desarrollado se basa en aprendizaje por refuerzo, un algoritmo de inteligencia artificial que permite al microrobot mejorar gradualmente su movimiento, similar a como un niño aprende a caminar. Cada vez que el dispositivo se mueve en la dirección correcta, recibe una “recompensa”, mientras que las desviaciones se penalizan, lo que le permite ajustar su comportamiento. Este enfoque resulta particularmente innovador en el mundo microscópico, donde los entornos fluidos y el taman˜o diminuto de los robots complican enormemente su control y navegación.
Los resultados demuestran que los microrobots pueden navegar eficientemente hacia objetivos específicos sin programación explícita de la física subyacente. El sistema converge de forma autónoma hacia estrategias ´óptimas de control que coinciden con las soluciones teóricas, y el movimiento browniano, tradicionalmente considerado un obstáculo, facilita el proceso de aprendizaje inicial al promover la exploración natural del espacio de acciones. Este trabajo representa un avance significativo en microrobótica, estableciendo las bases para el desarrollo de dispositivos microscópicos más sofisticados capaces de operar autónomamente en entornos más complejos.