在人工智能飞速发展的今天，机器学习已经彻底改变了机器人技术，通过增强感知、适应性和决策能力，使机器人能够在复杂环境中工作,超越了传统方法的局限性。然而，
将机器人缩小到微米和纳米尺度使其在运动控制、群体行为、环境交互等方面面临着独特的挑战
。
在微纳米尺度上，机器人的运动主要受到流体和机器人-机器人（或机器人-环境）相互作用的影响，布朗运动、流体动态流动、热力学效应和工作基质等使得机器人的运动具有不确定性，流体动力学的复杂性使得基于物理的流体系统分析的计算成本过高，这都使得解析建模和精确导航控制变得异常困难。
同时，由于各种非线性力(例如，流体力、场致动力和机器人-机器人相互作用力)以及微观和纳米尺度上固有的不确定性，微纳米机器人群体行为呈现出强烈的非线性和随机性,难以进行精确建模微/纳米机器人群体的时空行为并对其实现预测和快速控制。此外，在随时间变化的复杂的实际环境中,微纳米机器人的有效导航和定位也受到很大限制,所面临的障碍和噪声干扰非常严峻。
针对这些挑战，人工智能技术凭借其优异的学习和建模能力，正在成为解决微纳米机器人复杂性的关键。
基于机器学习的方法可以有效拟合微纳米尺度的非线性特性,并为群体控制和导航提供智能策略。同时，基于数据驱动的方法也显示出在定位跟踪等关键任务中的巨大潜力。
前不久，
来自香港理工大学杨立冬助理教授与香港中文大学张立教授团队展开深度合作，共同就机器学习如何推动微纳机器人在设计、驱动、运动、规划、跟踪和导航等多个关键技术领域实现发展突破进行了深入探讨。
该研究不仅揭示了机器学习在微型和纳米机器人技术中的巨大潜力，还展示了其在多个关键方面的革新能力。
相关研究成果详细阐述了机器学习在微型和纳米机器人领域的最新、最令人振奋的成就，为读者提供了一份全面且易于理解的综述。通过深入探讨，研究团队揭示了任何能够从这些根本性进步中获益的应用，如微操作、靶向递送与治疗、生物传感、诊断等，都将成为该领域的潜在受益者。此外，该研究还探讨了这一新兴研究方向的潜在问题与前景，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考。
机器学习可以为微纳机器人做些什么
该研究成果的相关论文以“Machine learning for micro- and nanorobots”为题发表在在《Nature Machine Intelligence》杂志上，第一作者为香港理工大学工业及系统工程系杨立冬助理教授，共同作者包括香港中文大学外科学系张立教授，香港理工大学工业及系统工程系李杨民教授、
容啓亮
讲席教授和法国卢瓦尔河谷国立应用科学学院Antoine Ferreira教授等。
▍微纳机器人的设计:机器学习加速微纳结构优化
微/纳米机器人的设计过程通常是复杂而缓慢的，需要材料选择、形态参数变化和原型构建/测试的迭代周期。
传统的微/纳米机器人设计依赖反复试错,效率低下。通过机器学习的模型训练，可以从大量数据中获得机器人参数-性能关系,能快速预测出最优的设计方案。
例如,研究人员应用机器学习算法就纳米机器人的水净化效率进行了准确预测，平均误差仅10%。
为了克服数据缺乏的问题,研究人员采用有限元模型生成训练数据,训练神经网络模型能够准确预测柔性导管机器人的形状,平均误差仅6.3%。此外,有研究人员提出了一种分层过程的约束批处理贝叶斯优化方法,实现了微机器人形态和步态控制器的协同优化设计。这种数据驱动的设计优化大幅提升了研发效率。
▍微纳机器人的驱动建模:机器学习精准拟合非线性特性
微/纳米机器人的驱动方法中，声驱动和磁驱动系统具有高度非线性特性,
传统方法难以实现精确建模，利用深度学习良好的非线性拟合能力和快速的预测速度，可以成功模拟这些复杂驱动系统的动力特性。
研究人员表明，基于深度卷积神经网络的模型能准确模拟磁致动系统,其建模的平均绝对误差远小于所有现有模型及其变体。此外，基于物理的深度学习方法能够解决声驱动系统中实时逆运动学计算的问题，这种数据驱动的建模为微/纳米机器人的智能控制奠定了基础。
▍微纳机器人的运动控制:机器学习探索最优最佳运动机制
微米纳米尺度下，机器人的运动受体变形和复杂流体流动相互作用的影响，阻碍了其运动机制的理论和仿真研究。而
机器学习方法能够使得微型机器人不需要明确地解释与环境的复杂相互作用，就能学会适应不同工作条件的适应性步态。
例如，研究人员使用强化学习方法使微/纳米机器人能够自主学习复杂流场环境下的最佳运动，自适应地切换步态，而不依赖于任何先验知识。
▍微纳机器人的运动规划：机器学习助力自主规划
传统手动控制导航方法难以满足复杂环境(如流场、障碍物等)下的实际应用需求。为此，
研究人员开发了基于深度强化学习的自主规划框架。
通过训练，深度神经网络可以学会在三维复杂环境(如血管系统)中规划出安全高效的导航路径,绕过各种障碍物。此外，利用对抗学习或actor-critic学习等强化学习技术，微机器人还能适应流场变化，实现自主导航。
与传统算法相比,这种数据驱动的自主规划方法展现出更强的适应性和实时性。
特别是在涉及群体协作的复杂场景中，深度神经网络更能捕捉群体行为的复杂动态，产生高效可靠的规划策略。
▍微纳机器人的实时跟踪：机器学习赋能状态跟踪
在微操作过程中，显微镜是最常用的跟踪工具，但遮挡、对比度降低和边缘突出等问题,往往会影响传统图像处理算法的准确性。
研究人员针对这一难题，开发了基于监督集成学习的跟踪方法，显著提升了微目标的定位精度和鲁棒性。
当微/纳米机器人在体内工作时,医学成像技术如超声、X射线、磁共振(MRI)等也发挥重要作用。但这些图像往往噪声较大，且只提供二维实时反馈，很难获取三维位置和姿态信息，给精确跟踪带来挑战。为此，有研究团队提出了基于深度学习的跟踪新方案。他们利用结合高斯过程回归的深度残差网络，不仅能估计三维位置，还能获取方向信息，为复杂微操作提供所需数据。同时,深度学习在处理噪声医学图像方面的优势，也使其能在医学成像中实现鲁棒的三维跟踪。此外，深度学习还展现了在定位多个微型机器人、检测操作状态等方面的能力，从微米到毫米尺度都有出色表现，充分体现了其在微纳机器人信息解释方面的多功能性。
▍微纳机器人的自主导航：机器学习助力复杂导航
导航是微/纳米机器人中的一个重要课题。与传统的由运动/路径规划和运动控制模块组成的导航方法不同，
基于机器学习的导航方法可以直接为驱动系统生成控制信号，从而自主地将机器人引导到目标位置，而不需要独立的路径规划模块。
传统方法的一个主要局限是，微/纳米机器人的复杂动力学建模及其与环境的相互作用，阻碍了基于模型的精确导航控制。而机器学习突破了这一瓶颈，通过自主学习，使微/纳米机器人能够进化出最优的导航策略。
对于磁驱动微型机器人，深度强化学习可以自动导出最佳的磁场控制策略，使其能在未知的仿生环境中自由游动。而对于光驱动和声驱动的微/纳米机器人，强化学习也显示出克服运动随机性和复杂表面效应的能力，大幅提升了其导航性能。为了提供更通用的基于强化学习的导航解决方案，研究人员设计了一种结合卷积层和全连接层的神经网络架构。通过这种方式,不同类型的微/纳米机器人均能够完成复杂的导航任务。
▍未来的机遇与挑战
跨学科合作对于促进技术更新、克服挑战和加速更广泛的应用非常重要。作者提出了机器学习在微纳机器人领域面临的具体挑战，包括通用数据集的建立、算法的设计基准、模型的可解释性、以及在体内环境中的伦理和监管问题等。未来，通过开发更高级的机器学习模型，微纳机器人将能够在更复杂的生物体内环境中执行更精细的操作。
张立教授团队的三篇Nature Machine Intelligence 链接如下：
1.Machine learning for micro- and nanorobots:
https://www.nature.com/articles/s42256-024-00859-x
2.Autonomous environment-adaptive microrobot swarm navigation enabled by deep learning-based real-time distribution planning:
https://www.nature.com/articles/s42256-022-00482-8
3.Embodied intelligence weaves a better future：
https://www.nature.com/articles/s42256-020-00250-6
如需咨询企业合作事宜，欢迎联系堂博士(13810423387，手机与微信同号)进行对接。
----------------END----------------
