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A deep-reinforcement learning approach for optimizing homogeneous droplet routing in digital microfluidic biochips

Nanotechnology and Precision Engineering 2023年第2期6卷 1-12页

作者： basudev saha Bidyut Das Mukta Majumder Department of Computer Science and Technology University of North BengalDarjeeling 734013India Department of Information Technology Haldia Institute of TechnologyHaldia 721657India

Over the past two decades,digital microfluidic biochips have been in much demand for safety-critical and biomedical applications and increasingly important in point-of-care analysis,drug discovery,and immunoassays,among other ***,for complex bioassays,finding routes for the transportation of droplets in an electrowetting-on-dielectric digital biochip while maintaining their discreteness is a challenging *** this study,we propose a deep reinforcement learning-based droplet routing technique for digital microfluidic *** technique is implemented on a distributed architecture to optimize the possible paths for predefined source–target pairs of *** actors of the technique calculate the possible routes of the source–target pairs and store the experience in a replay buffer,and the learner fetches the experiences and updates the routing *** proposed algorithm was applied to benchmark suitesⅠand Ⅲ as two different test benches,and it achieved significant improvements over state-of-the-art techniques.

关键词： Digital microfluidics Biochip Droplet routing Fluidic constraints Deep learning Reinforcement learning

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