Umělá inteligence využívá k navigaci v oceánech posilovací učení

Inženýři z Caltech, ETH Zurich a Harvard pracují na umělé inteligenci (AI), která může autonomním dronům umožnit využívat mořské proudy k usnadnění jejich navigace. Díky tomuto přístupu se drony nemusí prodírat proudy.

Výzkum byl publikován v roce XNUMX Nature Communications na prosinci 8.

John O. Dabiri je stoletým profesorem letectví a strojního inženýrství a jedním z autorů výzkumu. 

„Když chceme, aby roboti prozkoumávali hluboký oceán, zvláště v rojích, je téměř nemožné je ovládat pomocí joysticku ze vzdálenosti 20,000 XNUMX stop na povrchu. Nemůžeme jim také dodávat data o místních oceánských proudech, které potřebují k navigaci, protože je nedokážeme detekovat z povrchu. Místo toho v určité chvíli potřebujeme oceánské drony, abychom se sami mohli rozhodovat o tom, jak se pohybovat,“ říká Dabiri.

Testování AI

Inženýři testovali přesnost AI pomocí počítačových simulací a tým vyvinul malého robota, který provozuje algoritmus na počítačovém čipu, který by mohl pohánět námořní drony na Zemi i na jiných planetách. Nakonec by mohli vyvinout autonomní systém, který by monitoroval stav oceánů na planetě, a udělal by to tak, že by jej zkombinovali s dříve vyvinutými protetikami, které pomáhaly medúzám plavat na povel. 

Aby tento přístup fungoval, musí se drony samy rozhodovat o tom, kam jít a jak se tam dostat. Pravděpodobně se budou muset spoléhat na data, která sami shromažďují, což by bylo ve formě informací o vodních proudech, které zažívají.

Výzkumníci k vyřešení tohoto problému použili výukové sítě a napsali software, který může běžet na malém mikrokontroléru. 

Tým byl schopen pomocí počítačové simulace naučit AI navigovat. Simulovaný plavec měl přístup pouze k informacím o vodních proudech v jeho bezprostřední poloze, ale dokázal se rychle naučit, jak využít víry ve vodě k pobřeží k cíli. 

Tento typ naivace je běžný u orlů a jestřábů, kteří jezdí v termice ve vzduchu a zároveň získávají energii ze vzdušných proudů k manévrování. To jim umožňuje pohybovat se směrem k cíli a zároveň šetřit energii. 

Efektivní navigační strategie

Podle týmu by se jejich algoritmus posílení učení mohl také naučit navigační strategie, které jsou efektivnější než ty, které používají ryby v oceánu.

„Zpočátku jsme jen doufali, že umělá inteligence může konkurovat navigačním strategiím, které se již vyskytují u skutečných plavoucích zvířat, takže jsme byli překvapeni, když se naučila ještě efektivnější metody využíváním opakovaných pokusů na počítači,“ říká Dabiri.

Vědci se nyní budou snažit otestovat AI na každém jiném typu narušení proudění, s nímž by se v oceánu setkala. Toho dosáhnou spojením svých znalostí fyziky proudění oceánů se strategií posílení učení.

Peter Gunnarson je postgraduální student na Caltech a hlavní autor článku.

„Nejen, že se robot bude učit, ale my se budeme učit o mořských proudech a jak se v nich pohybovat,“ říká Gunnarson.