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CNS2023-145447

Financiado

Física aplicada y Biofísica

EL TRANSPORTE CONTROLADO DE PARTICULAS MICROSCOPICAS ES CRUCIAL PARA DIVERSOS CAMPOS, INCLUYENDO LA ADMINISTRACION DIRIGIDA DE MEDICAMENTOS, LA MICRO-ROBOTICA, LOS BIOSENSORES Y LAS APLICACIONES MEDIOAMBIENTALES. SIN EMBARGO, EL T... ver más

01/01/2023

UAM

400K€

Presupuesto del proyecto: 400K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3182

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01

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2 Participantes

UAM

400.00K€ | Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID

Total investigadores 3182

Presupuesto del proyecto 400K€

Descripción del proyecto EL TRANSPORTE CONTROLADO DE PARTICULAS MICROSCOPICAS ES CRUCIAL PARA DIVERSOS CAMPOS, INCLUYENDO LA ADMINISTRACION DIRIGIDA DE MEDICAMENTOS, LA MICRO-ROBOTICA, LOS BIOSENSORES Y LAS APLICACIONES MEDIOAMBIENTALES. SIN EMBARGO, EL TRANSPORTE CONTROLADO DE PARTICULAS MICROSCOPICAS PRESENTA DESAFIOS UNICOS DEBIDO A LA AUSENCIA DE INERCIA, LA PRESENCIA DE ENTORNOS COMPLEJOS Y DINAMICOS, Y LA NECESIDAD DE ESTRATEGIAS DE CONTROL EN TIEMPO REAL. TOMANDO INSPIRACION DE LA NATURALEZA, SE HAN DESARROLLADO MICRO-ROBOTS CAPACES DE AUTOPROPULSARSE EXPLOTANDO SUPERFICIES CERCANAS PARA ROMPER LA SIMETRIA DE LOS CAMPOS DE FLUJO AUTOGENERADOS. PROPONEMOS OPTIMIZAR LAS PROPIEDADES DE TRANSPORTE DE ESTOS MICRO-ROBOTS PROPULSADOS POR SUPERFICIES EN ENTORNOS COMPLEJOS, DOTANDOLOS DE CAPACIDADES DE DETECCION. LA UTILIZACION DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO ES CENTRAL EN ESTE ENFOQUE, PERMITIENDONOS IDENTIFICAR, CARACTERIZAR Y MANEJAR SUS PROPIEDADES DE TRANSPORTE. ESTO INCLUYE LA APLICACION DE MODELOS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADOS Y METODOS DE APRENDIZAJE POR REFUERZO. LOS MODELOS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADOS NOS PERMITIRAN IDENTIFICAR Y CARACTERIZAR LAS PROPIEDADES DE TRANSPORTE DE LOS MICRO-ROBOTS PROPORCIONANDO INFORMACION SOBRE LAS ESTRATEGIAS DE MOVIMIENTO OPTIMO Y CONTROLAR LA NAVEGACION EN ENTORNOS COMPLEJOS. LOS MODELOS DE APRENDIZAJE REFORZADO NO SOLO DARAN A NUESTROS MICRO-ROBOTS LA CAPACIDAD DE NAVEGAR DE FORMA AUTONOMA, SINO QUE TAMBIEN LES PERMITIRAN DETECTAR Y RESPONDER A CAMBIOS EN SU ENTORNO. ADEMAS, PERSEGUIREMOS UN NOVEDOSO MECANISMO DE TRANSPORTE TOPOLOGICO HABILITADO POR LA SUPERFICIE PARA ESTOS MICRO-ROBOTS, TOMANDO INSPIRACION DEL TRANSPORTE DE ELECTRONES EN SOLIDOS Y UTILIZANDO LAS CAPACIDADES DE ESTAS TECNOLOGIAS AVANZADAS. ESTA INVESTIGACION INTERDISCIPLINAR TIENE COMO OBJETIVO AVANZAR EN LA COMPRENSION Y APLICACION DE SISTEMAS ROBOTICOS INTELIGENTES PARA EL TRANSPORTE CONTROLADO EN ENTORNOS COMPLEJOS. MICRO-ROBOTS\TRANSPORTE TOPOLOGICO\MACHINE LEARNING\HIDRODINAMICA

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