Искусственный интеллект помогает дронам перемещаться по океанам

Инженеры Калифорнийского технологического института, ETH Zurich и Гарварда разрабатывают искусственный интеллект (ИИ), который позволит автономным дронам использовать океанские течения для облегчения навигации, а не пробиваться сквозь них.

«Когда мы хотим, чтобы роботы исследовали глубины океана, особенно в стаях, почти невозможно управлять ими с помощью джойстика с расстояния 20 000 футов над поверхностью. мы не можем обнаружить их с поверхности. Вместо этого в определенный момент нам понадобятся океанские дроны, чтобы они могли сами принимать решения о том, как двигаться», — сказал профессор Джон О. Дабири.

Производительность ИИ была проверена с помощью компьютерного моделирования, но команда разработчиков также разработала небольшого робота размером с ладонь, который запускает алгоритм на крошечном компьютерном чипе, который может питать морские дроны как на Земле, так и на других планетах. Цель состоит в том, чтобы создать автономную систему для мониторинга состояния океанов планеты, например, используя алгоритм в сочетании с протезами, которые они ранее разработали, чтобы помочь медузам плавать быстрее и по команде. Полностью механические роботы, использующие алгоритм, могут даже исследовать океаны в других мирах, таких как Энцелад или Европа.

В любом случае дроны должны будут иметь возможность самостоятельно принимать решения о том, куда идти и как туда добраться. Для этого у них, скорее всего, будут только те данные, которые они могут собрать сами — информация о течениях воды, с которыми они сталкиваются в настоящее время.

Чтобы решить эту проблему, исследователи обратились к сетям обучения с подкреплением (RL). По сравнению с обычными нейронными сетями, сети обучения с подкреплением не обучаются на статическом наборе данных, а обучаются настолько быстро, насколько они могут накапливать опыт. Эта схема позволяет им существовать на гораздо меньших компьютерах. Для целей этого проекта команда написала программное обеспечение, которое можно установить и запустить на Teensy — микроконтроллере размером 2,4 дюйма на 0,7 дюйма, который любой может купить на Amazon менее чем за 30 долларов и который потребляет всего около половины ватта энергии.

Используя компьютерную симуляцию, в которой поток, обтекающий препятствие в воде, создает несколько вихрей, движущихся в противоположных направлениях, команда научила ИИ ориентироваться таким образом, чтобы он использовал области с низкой скоростью в следе за вихрями для движения по инерции. целевое местоположение с минимальным использованием энергии. Чтобы облегчить навигацию, симулированный пловец имел доступ только к информации о течениях воды в его непосредственной близости, но вскоре он научился использовать вихри, чтобы двигаться к желаемой цели. В физическом роботе ИИ также будет иметь доступ только к информации, которую можно получить от бортового гироскопа и акселерометра, которые являются относительно небольшими и недорогими датчиками для роботизированной платформы.

Этот вид навигации аналогичен тому, как орлы и ястребы летают в термиках по воздуху, извлекая энергию из воздушных потоков, чтобы маневрировать в нужное место с минимальными затратами энергии. Удивительно, но исследователи обнаружили, что их алгоритм обучения с подкреплением может изучать стратегии навигации, которые даже более эффективны, чем те, которые, как считается, используются настоящими рыбами в океане.

Технология все еще находится в зачаточном состоянии:в настоящее время команда хотела бы протестировать ИИ на каждом типе возмущения потока, с которым он, возможно, столкнется во время миссии в океане — например, закручивающиеся вихри против потоковых приливных течений — чтобы оценить его эффективность. в дикой природе. Однако, включив свои знания о физике океанских течений в стратегию обучения с подкреплением, исследователи стремятся преодолеть это ограничение. Их исследование доказывает потенциальную эффективность сетей RL в решении этой проблемы, особенно потому, что они могут работать на таких небольших устройствах. Чтобы испытать это в полевых условиях, команда помещает Teensy на изготовленный на заказ беспилотник, получивший название «CARL-Bot» (автономный обучающийся робот Калифорнийского технологического института). CARL-Bot будет сброшен в недавно построенный двухэтажный резервуар для воды в кампусе Калифорнийского технологического института и научен ориентироваться в океанских течениях.