تقدمات في أبحاث الإنسان-الروبوت-الحاسوب

تم إنشاء منشأة تجريبية آلية، تسمى خزان السحب الذكي (ITT)، وأجرى حوالي 100000 تجربة في السنة الأولى من تشغيله. ما كان سيتطلب من طالب دكتوراه خمس سنوات لإكمال التجارب، تمكنت ITT من القيام به في أسابيع فقط. وتعزز تطوير ITT في مختبر MIT Sea Grant للهيدروديناميكا البحث في مجال أبحاث الإنسان-الروبوت-الحاسوب.

يؤدي ITT تجاربًا وتحليلات وتصاميم автоматиًا ومتكيفًا. وتتركز التجارب على استكشاف الاهتزازات الناجمة عن الدوامات (VIVs). وتعتبر VIVs مهمة للهندسة البحريه للبنية التحتية البحرية مثل أنابيب الحفر البحرية، والتي ت负责 الاتصال بين آبار النفط تحت الماء والسطح. وتتضمن VIVs عددًا كبيرًا من المعاملات.

يتم توجيه ITT من خلال التعلم النشط، ويجرى سلسلة من التجارب. وفي التجارب، يتم تحديد معاملات كل تجربة التالية بواسطة كمبيوتر. ويستخدم النظام منهجية “استكشاف واستغلال”، مما يساعد بشكل كبير في تقليل عدد التجارب المطلوبة لتحديد واستكشاف الجوانب المعقدة من VIVs.

بدأ المرشح الدكتور Dixia Fan المشروع أثناء البحث عن وسيلة لتقليص عدد التجارب التي تحتاج إلى إجراؤها يدويا. أدى ذلك إلى تطوير نظام ITT.

تم نشر ورقة الشهر الماضي في مجلة Science Robotics.

Fan هو الآن باحث ما بعد الدكتوراه، والفريق الذي عمل على المشروع كان من برنامج MIT Sea Grant و قسم الهندسة الميكانيكية في MIT و École Normale Supérieure de Rennes و جامعة براون. ويظهر المشروع الجديد نوع التعاون الذي يمكن أن يحدث بين البشر والحواسيب والروبوتات من أجل إجراء اكتشافات علمية بسرعة أكبر.

يبلغ طول ITT 33 قدمًا، ويعمل بدون انقطاع أو تعليق. ويتمنى الباحثون أن يتم استخدام النظام في مجموعة متنوعة من التخصصات، مما قد يؤدي إلى إنشاء نماذج جديدة في الأنظمة غير الخطية.

سمح ITT ل Fan وشركائه باستكشاف مساحة معلمية أوسع. “إذا قمنا bằng تقنيات تقليدية على المشكلة التي ندرسها، فإنها ستستغرق 950 سنة لإكمال التجربة”، أضاف.

为了 تقليص الوقت الطويل الذي سيتطلب لإجراء التجربة، قام Fan والفريق بتكامل خوارزمية الانحدار اللوجستي لتعلم العملية الجاوسية في ITT. وبذلك، تمكن الباحثون من تقليل عدد التجارب المطلوبة، إلى بضعة آلاف فقط.

النظام الروبوتي قادر على إجراء تسلسل أولي من التجارب تلقائيًا. ثم يأخذ السيطرة الجزئية على معاملات التجربة التالية.

تم منح Fan جائزة MIT Mechanical Engineering de Florez للابتكار المتميز والقضاء المبدع في تطوير ITT.

وفقًا لمايكل تريانتافيلو، أستاذ هنري إل وغريس دوهرتي في العلوم والهندسة المحيطية، والمشرف الدكتورال ل Fan، “تصميم Dixia لخزان السحب الذكي هو مثال ممتاز على استخدام أساليب جديدة لتحفيز مجالات ناضجة”.

كان تريانتافيلو من بين المؤلفين على الورقة ومدير برنامج MIT Sea Grant.

قال “لقد التزمت MIT Sea Grant بموارد ومشاريع تمويل باستخدام أساليب التعلم العميق في مشاكل متعلقة بالمحيط لعدة سنوات، والتي بدأت تؤتي ثمارها”.

يتم تمويل MIT من قبل الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي وادارة برنامج Sea Grant الوطني. وهي شراكة بين المؤسسة الفيدرالية والبحوث الهندسية في MIT لمساعدة حل القضايا المتعلقة بالمحيط.

من بين المساهمين الآخرين في الورقة جورج كارنياداكيس من جامعة براون، والمتعاون مع برنامج MIT Sea Grant؛ جرفان جودين من ENS Rennes؛ المرشح الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية في MIT Yu Ma؛ وتوماس كونسي، ولوكا بونفيجليو، وليلى كيز من برنامج MIT Sea Grant.