الروبوتات
التقدم في أبحاث الإنسان-الروبوت-الحاسوب
منشأة تجريبية آلية، تسمى الخزان الذكي للجرف (ITT) ، أجريت حوالي 100000 تجربة إجمالية في عامها الأول من العمل. ما كان سيستغرق عادة من طالب دكتوراه لاستكمالها في غضون خمس سنوات من التجارب، كان ITT قادرًا على القيام به في غضون أسابيع. تطوير ITT في مختبر MIT Sea Grant Hydrodynamics يأخذنا إلى أبعد من مجال أبحاث الإنسان-الروبوت-الحاسوب.
يؤدي ITT تلقائيًا وبتكيف تجارب وتنقيب وتصميم. تركز التجارب على استكشاف اهتزازات الدوامات (VIVs). VIVs مهمة للهندسة البنية المحيطية مثل أنابيب الحفر البحرية، التي تتحمل مسؤولية الاتصال بين آبار النفط تحت الماء مع السطح. مع VIVs ، هناك عدد كبير من المعاملات المشاركة.
يتحرك ITT بواسطة التعلم النشط، وأجرى سلسلة من التجارب. في التجارب، يتم اختيار معاملات كل تجربة التالية بواسطة الحاسوب. يستخدم النظام منهجية “استكشاف واستغلال”، مما يساعد بشكل كبير في تقليل عدد التجارب المطلوبة لتحديد وتحليل الجوانب المعقدة من VIVs.
بدأت مرشحة الدكتوراه ديكسيا فان المشروع أثناء البحث عن وسيلة لتقليل الآلاف من التجارب التي تحتاج إلى إجرائها يدويا. أدى ذلك إلى تطوير نظام ITT.
نشرت ورقة الشهر الماضي في مجلة Science Robotics.
فان هو الآن باحث ما بعد الدكتوراه، وكان المشروع يعمل عليه فريق من الباحثين من برنامج MIT Sea Grant College و قسم الهندسة الميكانيكية في MIT، و École Normale Supérieure de Rennes، و جامعة براون. يظهر المشروع الجديد نوعًا من التعاون الذي يمكن أن يحدث بين البشر والحواسيب والروبوتات من أجل إجراء اكتشافات علمية بسرعة أكبر.
ITT هو خزان بطول 33 قدمًا، ويعمل بدون انقطاع أو تعليق. يرغب الباحثون في رؤية النظام يستخدم في مجموعة متنوعة من التخصصات، مما قد يؤدي إلى إنشاء نماذج جديدة في الأنظمة غير الخطية.
سمح ITT لفان وشركائه باستكشاف مساحة معلمية أوسع. “لو قمنا بتقنيات تقليدية على المشكلة التي ندرسها، لاستغرق الأمر 950 عامًا لإكمال التجربة”، أضاف.
为了 تقصير الوقت الطويل الذي سيستغرق لإجراء التجربة، قام فان والفريق بتكامل خوارزمية انحدار عملية غاوس في ITT. من خلال القيام بذلك، تمكنت الباحثون من تقليل عدد التجارب المطلوبة، xuống إلى بضعة آلاف.
النظام الروبوتي قادر على إجراء تسلسل أولي من التجارب تلقائيًا. ثم يأخذ السيطرة الجزئية على معاملات التجربة التالية.
تم منح فان جائزة MIT Mechanical Engineering de Florez للابتكار الاستثنائي والقضاء الإبداعي في تطوير ITT.
وفقًا لمايكل تريانتافيلو، أستاذ هنري إل وغريس دوهيرتي في العلوم والهندسة المحيطية، والمشرف على أطروحة الدكتوراه لفان، “تصميم ديكسيا لخزان الجرف الذكي هو مثال رائع على استخدام أساليب جديدة لتحديث مجالات ناضجة”.
تريانتافيلو كان من بين المؤلفين على الورقة ومدير برنامج MIT Sea Grant College.
قال “لقد كرس برنامج MIT Sea Grant الموارد ومول المشاريع التي تستخدم 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. إنه شراكة بين المؤسسة الفيدرالية والبحوث الهندسية في MIT لمساعدة حل القضايا المتعلقة بالمحيط،
يشمل المساهمون الآخرون في الورقة جورج كارنياداكيس من جامعة براون، المرتبط ببرنامج MIT Sea Grant؛ جرفان جودين من ENS Rennes؛ مرشح الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية في MIT يو ما؛ وتوماس كونسي، ولوكا بونفيجليو، وليلى كيز من برنامج MIT Sea Grant.
