This study introduces a novel approach to automate microfluidic chip design using Deep Reinforcement Learning (DRL) in parameterized action space. This framework combines the DRL algorithm with microfluidic chip design strategy to optimize layouts for diverse objectives in the design progress of microfluidics. Key contributions of this work include the integration of DRL into design automation, addressing data limitations, and offering flexible chip design optimization. A thorough review of existing literature reveals a gap in applying Deep Reinforcement Learning (DRL) to the comprehensive design of microfluidic chip layouts. Our proposed algorithm addresses this gap by abstracting the chip environment and utilizing a hybrid action space along with a customized reward system to make well-informed decisions. To enhance the training process, we employ various convergence strategies, resulting in efficient and effective chip designs. Through experiments, our algorithm demonstrates its advantages in optimizing chip size, connection length, and computational efficiency. By comparing our approach to manual design and considering different convergence strategies, we outline both its strengths and limitations. Particularly, our algorithm stands out in chip size optimization and quick convergence, presenting promising real-world applications.     «

This study introduces a novel approach to automate microfluidic chip design using Deep Reinforcement Learning (DRL) in parameterized action space. This framework combines the DRL algorithm with microfluidic chip design strategy to optimize layouts for diverse objectives in the design progress of microfluidics. Key contributions of this work include the integration of DRL into design automation, addressing data limitations, and offering flexible chip design optimization. A thorough review of exi...     »

In dieser Studie wird ein neuartiger Ansatz zur Automatisierung des mikrofluidischen Chipdesigns unter Verwendung von Deep Reinforcement Learning (DRL) im parametrisierten Aktionsraum vorgestellt. Dieses Framework kombiniert den DRL-Algorithmus mit einer mikrofluidischen Chip-Designstrategie, um Layouts für verschiedene Ziele im Designfortschritt der Mikrofluidik zu optimieren. Zu den wichtigsten Beiträgen dieser Arbeit gehören die Integration von DRL in die Designautomatisierung, die Behebung von Datenbeschränkungen und die flexible Optimierung des Chipdesigns. Eine gründliche Durchsicht der vorhandenen Literatur zeigt eine Lücke in der Anwendung von Deep Reinforcement Learning (DRL) auf das umfassende Design von mikrofluidischen Chiplayouts. Unser vorgeschlagener Algorithmus schließt diese Lücke, indem er die Chipumgebung abstrahiert und einen hybriden Aktionsraum zusammen mit einem maßgeschneiderten Belohnungssystem verwendet, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Um den Trainingsprozess zu verbessern, setzen wir verschiedene Konvergenzstrategien ein, die zu effizienten und effektiven Chipdesigns führen. Durch Experimente demonstriert unser Algorithmus seine Vorteile bei der Optimierung von Chipgröße, Verbindungslänge und Recheneffizienz. Durch den Vergleich unseres Ansatzes für den manuellen Entwurf und die Berücksichtigung verschiedener Konvergenzstrategien skizzieren wir sowohl seine Stärken als auch seine Grenzen. Unser Algorithmus zeichnet sich insbesondere durch die Optimierung der Chipgröße und die schnelle Konvergenz aus und stellt vielversprechende Anwendungen in der Praxis dar.     «

In dieser Studie wird ein neuartiger Ansatz zur Automatisierung des mikrofluidischen Chipdesigns unter Verwendung von Deep Reinforcement Learning (DRL) im parametrisierten Aktionsraum vorgestellt. Dieses Framework kombiniert den DRL-Algorithmus mit einer mikrofluidischen Chip-Designstrategie, um Layouts für verschiedene Ziele im Designfortschritt der Mikrofluidik zu optimieren. Zu den wichtigsten Beiträgen dieser Arbeit gehören die Integration von DRL in die Designautomatisierung, die Behebung v...     »