Reinforcement Learning mit aktiven Partikeln

Projekttitel: Reinforcement Learning mit aktiven Partikeln

Projektdauer: 2 Jahre

Forschungsbereich: Reinforcement Learning, Physik und Chemie

Lebende Organismen passen ihr Verhalten an ihre Umgebung an, um spezifische Ziele zu erreichen. Sie erfassen, verarbeiten und kodieren Umweltinformationen in biochemische Prozesse, was zu geeigneten Aktionen oder Eigenschaften führt. Diese adaptiven Prozesse finden innerhalb der Lebensdauer eines Individuums, über Generationen hinweg oder über evolutionäre Zeitskalen statt und führen zu unterschiedlichem Verhalten bei Individuen und Kollektiven. Beispiele umfassen Schwärme von Fischen und Vogelschwärme, die kollektive Strategien gegen Räuber entwickeln und Futtersuchtaktiken optimieren, Vögel, die lernen, konvektive Luftströmungen zu nutzen, Spermien, die komplexe Schwimmmuster für die Chemotaxis entwickeln, und Bakterien, die spezifische Formen ausbilden, um der Gravitation zu folgen.

In diesem Projekt implementieren wir Lernen in Systemen von Mikroschwimmern, bei denen es sich um winzige Maschinen oder Mikroroboter handelt, die durch Eigenantrieb Mikrometer-Längenskalen erkunden können. Sie bieten potenzielle Anwendungen in der Wirkstoffabgabe, stellen aber auch Modellsysteme für viele großskalige selbstgetriebene Systeme dar, die kollektive Bewegung, Selbstorganisation und adaptives Verhalten untersuchen.

Ziele

Dieses Projekt erforscht die adaptive Navigation aktiver Partikel in realen Umgebungen mittels Reinforcement-Learning-Algorithmen. Wir möchten untersuchen, wie spezifische Verhaltensweisen bei biologischen Arten auf der Grundlage bestimmter Umwelteigenschaften und sensorischer Eingaben entstehen. Unser Ziel ist es, die Anwendung von Reinforcement-Learning-Techniken auf Multi-Agent-Reinforcement-Learning mit direkter experimenteller Steuerung auszuweiten, um die Kluft zwischen simuliertem Lernen in virtuellen Umgebungen und realem Lernen zu überbrücken.

Problemstellung

Das Verhalten von Mikroorganismen ist durch evolutionäre Druckfaktoren aus vergangenen Umweltbedingungen stark optimiert, doch die spezifischen historischen Faktoren, die diese biochemischen Rückkopplungsschaltungen prägen, sind oft unbekannt. Dieses Fehlen historischen Wissens erschwert die Übertragung aktueller Verhaltensweisen auf gegenwärtige Umwelteigenschaften. Eine mögliche Lösung besteht darin, Reinforcement-Learning-Ansätze zur Steuerung von Mikroschwimmern einzusetzen, bei denen es sich um künstliche oder konstruierte Mikroorganismen handelt, die als Modellsysteme dienen.

Reinforcement Learning und Computersteuerung ermöglichen es diesen Mikroschwimmern, ihr Verhalten in Echtzeit auf der Grundlage aktueller Umweltfeedbacks adaptiv zu optimieren und so auf stimuliähnliche Weise zu lernen und zu reagieren, wie es bei natürlichen evolutionären Prozessen der Fall ist. Durch das Training von Reinforcement-Learning-Algorithmen zur Anpassung der Reaktionen der Mikroschwimmer an variierende Umweltbedingungen können wir eine präzise Kontrolle über ihre Bewegungen und Funktionen erreichen und ihre Effizienz in Anwendungen wie gezielter Wirkstoffabgabe, Umwelterfassung und Mikromanipulation verbessern. Dieser Ansatz überbrückt die Kluft zwischen historischer evolutionärer Optimierung und aktueller Umweltanpassungsfähigkeit und nutzt fortschrittliche Rechentechniken, um die Funktionalität von Mikroschwimmern in komplexen und dynamischen Umgebungen zu verbessern.

Die durch das Studium dieser Zusammenhänge und deren Übertragung auf biologische Systeme gewonnenen Erkenntnisse können für neue biotechnologische Systeme, einschließlich Bioreaktoren, aber auch für die Wirkstoffabgabe mit Mikrorobotern oder optimierten Verkehr durch das Studium kollektiver Verhaltensweisen in Multi-Agenten-Systemen sehr nützlich sein.

Technologie

Unsere experimentellen Ansätze implementieren verschiedene Elemente des Machine Learning und kombinieren diese Algorithmen mit der Hardwaresteuerung eines optischen Mikroskopie-Setups zur Steuerung aktiver Partikel.

1. Video-Rate-Tracking und -Klassifikation aktiver Partikel. Wir verwenden und passen Single-Shot-Convolutional-Neural-Networks für das Tracking und die Klassifikation einzelner aktiver Partikel in Video-Echtzeit an.
2. Implementierung der aktiven Partikel-Rückkopplungssteuerung. Wir entwickeln optische Rückkopplungssteuerungsalgorithmen, um aktive Partikel in rekurrente aktive Einheiten zu selbst-organisieren.
3. Reinforcement-Learning-Algorithmen. Wir verwenden einfache Q-Learning-Algorithmen und entwickeln fortgeschrittenere Deep-Q-, Actor-Critic-Reinforcement-Learning- und PPO-Algorithmen, um Navigations- und Suchstrategien direkt auf der Grundlage der Dynamik aktiver Partikel in flüssiger Umgebung in Echtzeit zu erlernen.

Ausblick

Unser Projekt nutzt fortschrittliche experimentelle Steuerung der optischen Mikroskopie, um die Dynamik aktiver Mikropartikel in Flüssigkeiten zu untersuchen. Der Fokus liegt derzeit hauptsächlich auf einzelnen aktiven Partikeln, doch wir beabsichtigen, dies auf Ensembles aktiver Partikel in komplexen dynamischen Umgebungen auszuweiten, einschließlich externer Strömungen und Felder, um deren Multi-Agenten-Antwortfunktionen zu untersuchen, die aus Umweltinteraktionen resultieren. Diese Systeme weisen räumliche und zeitliche Korrelationen auf, und unsere Forschung könnte um Transformer-Modelle erweitert werden, die sich als hochwirksam bei der Aufdeckung zeitlicher Korrelationen erwiesen haben. Die Erforschung des räumlich-zeitlichen Repräsentationslernens in diesen Systemen und dessen Verbindung zu realen physikalischen Mechanismen könnte die zukünftige KI-Entwicklung erheblich voranbringen.

Publikationen

• Volpe, G. et al. Roadmap on Deep Learning for Microscopy. arXiv (2023) doi:10.48550/arxiv.2303.03793.
• Cichos, F., Landin, S. M. & Pradip, R. Intelligent Nanotechnology. 113–144 (2023) doi:10.1016/b978-0-323-85796-3.00005-6.
• Pradip, R. & Cichos, F. Deep reinforcement learning with artificial microswimmers. Emerg. Top. Artif. Intell. (ETAI) 2022 12204, 122040F-122040F–7 (2022).
• Muiños-Landin, S., Fischer, A., Holubec, V. & Cichos, F. Reinforcement learning with artificial microswimmers. Sci Robotics 6, (2021).
• Fränzl, M., Muiños-Landin, S., Holubec, V. & Cichos, F. Fully Steerable Symmetric Thermoplasmonic Microswimmers. ACS Nano 15, 3434–3440 (2021).
• Fränzl, M. & Cichos, F. Active particle feedback control with a single-shot detection convolutional neural network. Sci. Rep. 10, 12571 (2020).
• Cichos, F., Gustavsson, K., Mehlig, B. & Volpe, G. Machine learning for active matter. Nat Mach Intell 2, 94–103 (2020).

Team

Leitung

• Prof. Dr. Frank Cichos

Teammitglieder

• M. Asif Hasan
• Dr. Diptabrata Paul

Partner

• Dr. Nico Scherf
• Prof. Dr. Ostap Okhrin