[发明专利]借助数字计算机启用机器学习的微组装控制的系统和方法

说明书

本发明描述了允许利用机器学习算法将微物体移动到期望位置的系统和方法。传感器诸如高速相机或电容感测跟踪物体的位置。通过控制电极阵列中的电极中的每一者来产生用于操纵物体的动态势能景观。一个或多个计算装置用于：使用传感器估计微物体的初始位置；产生用于由于电极中的至少一些电极产生的电极电势引起的微物体的移动的动态模型的连续表示，并在动态模型上使用自动微分和高斯求积法则推导出由电极产生的优化电势，以将微物体移动到期望位置；以及将所计算的优化的电极电势映射到阵列以激活电极。

本发明是以美国国防部高级研究计划局授予的合同号HR00111990027在政府支持下完成的。美国政府对本发明享有一定的权利。

技术领域

本专利申请通常涉及微组装控制，并且具体地讲，涉及借助数字计算机启用机器学习的微组装控制的系统和方法。

背景技术

微尺度和纳米尺度的颗粒操纵已引起了很多研究兴趣。可对微物体(其尺寸以微米测量的物体)和纳米物体(其尺寸以纳米测量的物体)的组装进行控制的程度可在许多技术中产生显著差异，包括在微制造、生物学和医学中。例如，可通过能够准确控制微物体(诸如电容器和电阻器)的位置以制造具有期望性能的电路来改善可重新配置的电路的制造。类似地，光伏太阳能电池阵列的生产可受益于能够将具有某些品质的光伏电池置于阵列上的特定位置。此类电池可能太小而无法经由人或机器人操纵实现电池的期望放置，并且需要另一种运输机制。颗粒的微组装和纳米组装也可用于设计材料的微结构，诸如组装成组织的生物细胞。存在许多其他技术领域，其中增加对微物体和纳米物体组装的控制可提供显著的益处。

现有技术不允许以期望程度的精度控制微物体和纳米物体的移动。例如，不受控制的机械搅拌通常用于定向颗粒组装。然而，这种技术无法实现某些工业应用(诸如电子组装)所必需的接近100％的产量。

先前的工作也尝试使用电场来定向微物体的移动。例如，在Matei等人，“Micro-scale chiplets position control”，Journal of Microelectromechanical Systems，第28卷第4期，第643-655页，2019年8月，以及Matei等人，“Towards printing as anelectronics manufacturing method:Micro-scale chiplet position control”，2017American Control Conference(ACC)，第1549-1555页，2017年5月中，这些文献的公开内容以引用方式并入，公开了基于一步模型预测控制方法的微物体控制策略。所公开的一维模型基于电容，但是所使用的致动机制基于螺旋形电极，这限制了可由模型使用的同时致动电极的数量。此外，假定其移动被控制的颗粒的大小足够小，不干扰电场，这可限制所述技术对较大颗粒的适用性。

同样，在Wang等人，“Dielectrophoretic manipulation of cells with spiralelectrodes”，Biophysical Journal，第72卷第4期，第1887-1899页，199年中，描述了研究介电泳对癌细胞的影响]。该工作假设所涉及的微粒是球形的并且足够小，使得电场不受其存在的影响，从而限制所述技术的适用性。

用于胶体的单个和集成控制的控制方案描述于Tara D.Edwards和MichaelA.Bevan，“Controlling colloidal particles with electric fields”，Langmuir，第30卷第36期，第10793–10803页，2014年，PMID：24601635(“Edwards”)，该文献的公开内容以引用方式并入。具体地讲，Edwards展示了如何使用非均匀电场通过电泳和电渗来操纵水和氢氧化钠溶液中胶体粒子(1μm至3μm直径)的单个和集合。将胶体与用于产生场的电极的相对大小、其中浸入颗粒的介质和所得数学模型不允许在某些工业应用中使用所述技术。具体地讲，所述技术不适用于组装甚至比在Edwards论文中讨论的那些略大的微物体。此外，所使用的控制方案涉及高频信号(MHz)，这进一步限制了此类技术的适用性。