CARL-Bot учится ездить на подводных кольцах вихрей для эффективного движения

Эндрю Корселли

Исследователи научили CARL-Bot позиционировать себя так, чтобы поймать поездку на подводных кольцах вихрей вместо борьбы с турбулентностью. (Изображение: Гуннарсон/Дабири/Калтех)

Ученые Калтеха во главе с Джоном Дабири (PhD '05), столетия профессором аэронавтики и механической инженерии, использовали естественную способность медуз перемещаться и измерять океан, оснащая их электроникой и протезными «шапками», с помощью которых существа могут нести небольшие полезные нагрузки в своих морских путешествиях и сообщать свои находки обратно на поверхность. Эти бионические медузы должны сталкиваться с приливами и отливами течений, с которыми они сталкиваются, но безмозглые существа не принимают решений о том, как лучше навигировать к пункту назначения, и однажды развернутые, их нельзя дистанционно контролировать.

«Мы знаем, что усиленные медузы могут быть великими океаническими исследователями, но у них нет мозга», — говорит Дабири. «Так что одна из вещей, над которыми мы работали, — это разработка того, как бы выглядел этот мозг, если бы мы надели эти системы способностью принимать решения под водой».

Теперь Дабири и его бывший аспирант Питер Гуннарсон (PhD '24), который сейчас в Брауновском университете, нашли способ упростить этот процесс принятия решений и помочь роботу, или потенциально усиленной медузе, поймать поездку на турбулентных вихрях, созданных океаническими течениями, вместо борьбы против них. Исследователи недавно опубликовали свои находки в журнале PNAS Nexus.

Для этой работы Гуннарсон вернулся к старому другу в лаборатории: CARL-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning roBot). Гуннарсон построил CARL-Bot годы назад как часть своей работы по началу включения искусственного интеллекта в технику навигации такого бота. Но Гуннарсон недавно нашел более простой способ, чем ИИ, заставить такую систему принимать решения под водой.

«Мы моз штурмовали способы, которыми подводные транспортные средства могли бы использовать турбулентные водяные течения для движения и задались вопросом, могли бы они, вместо того чтобы быть проблемой, стать преимуществом для этих более мелких транспортных средств», — сказал Гуннарсон.

Гуннарсон хотел точно понять, как течение толкает робота. Он прикрепил двигатель к стене 16-футового бака в лаборатории Дабири в Гуггенхаймовской аэронавтической лаборатории на кампусе Калтеха для повторной генерации так называемых колец вихрей — по сути подводных эквивалентов дымовых колец. Кольца вихрей — хорошее представление типов возмущений, с которыми подводный исследователь столкнется в хаотичном потоке жидкости океана.

Гуннарсон начал использовать единственный бортовой акселерометр CARL-Bot для измерения того, как он двигался и толкался кольцами вихрей. Он заметил, что время от времени робот попадал в кольцо вихря и был толкнут чисто через бак. Он и его коллеги начали задаваться вопросом, можно ли сделать эффект намеренным.

Для изучения этого команда разработала простые команды, чтобы помочь CARL детектировать относительное расположение кольца вихря и затем позиционировать себя, чтобы, в словах Гуннарсона, «прыгнуть на него и поймать поездку в основном бесплатно через бак». Альтернативно, бот может решить уйти из пути кольца вихря, если не хочет быть им толкнутым.

Вот эксклюзивное интервью Tech Briefs, отредактированное для длины и ясности, с Гуннарсоном.

Tech Briefs: Какая была самая большая техническая проблема, с которой вы столкнулись, обучая CARL-Bot позиционировать себя?

Гуннарсон: Сложная вещь в этом типе проблемы в том, что она включает и сенсирование, и принятие решений. Так что, чтобы этот робот воспользовался течениями, которые мы производим в баке, он должен и знать, что течения там есть, и затем решить, что делать, когда он способен их чувствовать. Так что, я думаю, самая сложная часть — это выяснить, какие сигналы робот мог чувствовать и что он мог сделать в ответ на эти конкретные сигналы. Это было немного удачей, что я случайно выяснил, что можно плыть в определенном направлении, если чувствуешь определенный сигнал, и это позволяет роботу воспользоваться течениями вокруг него для движения.

Tech Briefs: Можете ли вы объяснить простыми терминами, как он детектирует кольца вихрей и как решает, держаться ли на них?

Гуннарсон: Во-первых, скажу, что кольцо вихря — это экспериментальный аналог многих турбулентностей, которые вы можете найти в океане и в атмосфере. Это очень воспроизводимая версия, которую мы можем использовать в лаборатории. Это по сути как дымовое кольцо; что оно делает — использует акселерометр на борту робота, так что робот может чувствовать, что его толкают почти в маленьком круге по этой вертикальной структуре, проходящей мимо. Так что если вы представите, есть торнадо, проходящее мимо, вы видите вещи, подхваченные и крутящиеся им. Это похожая идея. Так что, как только он распознает, что его крутят или толкают этим кольцом вихря, это дает достаточно информации, чтобы знать, хорошо, кольцо вихря в этом направлении.

Так что, если робот хотел поймать поездку, потому что она шла в правильном направлении, он мог решить «Давай плыть к этому торнадо жидкости». Но так же, если эта структура шла не в том направлении, робот мог решить, «О, я хочу плыть в противоположном направлении, чтобы не попасть в него». Это тот вид принятия решений, который вы бы положили в будущее транспортное средство, которое надеется решить ехать с течениями или избегать их в зависимости от того, куда вы хотите, чтобы оно пошло.

Tech Briefs: Есть ли что-то еще, что вы хотели бы добавить, о чем я не коснулся?

Гуннарсон: Это захватывающая область исследований, потому что инженеры обычно смотрят на традиционные транспортные средства вроде авиалайнеров и взволнованы 1-процентным улучшением в этой эффективности. Но когда мы говорим об этих более мелких автономных транспортных средствах, потенциальные выигрыши, которые вы можете получить, взаимодействуя более интеллектуально с течениями и порывами, могут быть огромными. Так что я думаю, это новая область исследований, которая разгорается этими маленькими автономными системами, которые, как я думаю, будут иметь действительно большие выигрыши в будущем.

Транскрипт

Транскрипт недоступен для этого видео.