新的研究着眼于在粘性流体中面对漂移、应变和其他变形的可变形微型游泳者的导航策略。
可变形的微型游泳者是一种小型生物或人工结构，它利用身体的正弦波动来推动自己通过流体环境。
这个术语适用于细菌等生物，它们通过鞭毛这种鞭状的尾巴在液体中导航，精子细胞在雌性生殖系统中推进自己，甚至是线虫，这种微小的蠕虫在水或土壤中以波动的方式移动。
微型游泳者还可以描述由软材料制成的微型机器人，这些机器人设计用于对刺激做出反应，并在微观尺度上执行药物输送等任务。
这意味着对微型游泳者的研究可以应用于从生物学到基础物理学再到纳米机器人等广泛的科学领域。
在法国国家科学研究中心和蔚蓝大学研究中心(Côte d’azur)的一篇新论文中，研究人员jacimrimie Bec和他的同事们试图为微型游泳者找到一种最佳的导航策略，这对于提高它们的性能、功能和多功能性至关重要，比如靶向药物输送。这项研究发表在《欧洲物理杂志E》上。
贝克说:“在上述应用中，为微型游泳者找到最佳的导航策略对于提高它们的性能、功能和多功能性至关重要。”“通过确定最佳导航策略，微型游泳者可以有效地适应和响应流体环境的变化。这使它们能够穿越障碍，避开危险，并利用流动模式来改善运动。
贝克补充说:“最佳的导航策略可以确保它们有效地操纵和探索周围环境的能力。”
研究人员进一步解释说，一个最佳的导航策略可以保证在不同的条件和变化中，当它们在流体环境中波动时，具有强大的性能。
贝克说，该团队特别感兴趣的是，他们采用的机器学习策略表现出了显著的可变性。意想不到的性能变化使团队获得了有价值的见解，并使他们能够确定超出最初预期的最佳策略。
贝克总结道:“我们对优化微型游泳者导航策略的复杂动力学有了更深入的了解。”“这些发现强调了探索超越传统预期的重要性，并拥抱人工智能中可变性和不可预测性的潜力。”
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希望本篇文章《利用强化学习技术优化微型游泳者在流体流动中的波动操控》能对你有所帮助！
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