Estratégias de aprendizado para micro nadadores articulados virtuais

• Autor(a) principal: Souza, Luciano Dellier Antunes de
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20052024-142846/
• topic: Aprendizado por reforço; Elementos finitos; Finite elements; Micro nadador; Micro swimmer; Navier-Stokes; Navier-Stokes; Q-learning; Q-learning; Reinforcement learning

Os micro nadadores biológicos ou sintéticos atraem a atenção de diversos pesquisadores ao redor do mundo devido ao seu potencial nas áreas médica e industrial. Eles possuem os benefícios de acessar locais pequenos e interagir com os elementos neste ambiente particular. Entretanto, cada geometria específica requer o aprendizado de estratégias para diversas tarefas, em particular a rotação do corpo, transladar o mais rápido possível, movimento com a menor dissipação viscosa e a orientação do corpo. O propósito desta dissertação é analisar in silico esses aprendizados, simulando um micro nadador articulado e seu entorno líquido com modelos geometricamente realistas de elementos finitos. Para o aprendizado da tarefa de rotação do corpo, será utilizado alguns métodos de aprendizado por reforço, que é uma área do aprendizado de máquinas, e comparado as estratégias aprendidas entre eles. Para o aprendizado da tarefa de translação será proposto um algoritmo de aprendizado, visto que os algoritmos de aprendizado por reforço não conseguem aprender estratégias eficientes. Para o aprendizado da tarefa de menor dissipação viscosa será utilizado um algoritmo de aprendizado por reforço. E por fim, para tarefa de orientação do corpo, será utilizado um algoritmo de aprendizado por reforço e será proposto um algoritmo de aprendizado multinível. Os resultados obtidos nesta dissertação irão ilustrar estatisticamente o comportamento do micro nadador em cada uma das tarefas propostas.