Umělá inteligence využívá učení s posilováním k navigaci v oceánech

Inženýři z Caltech, ETH Zurich a Harvardu pracují na umělém inteligenci (AI), která by mohla umožnit autonomním dronům využívat oceánské proudy k usnadnění navigace. Díky tomuto přístupu nemusí drony bojovat proti proudům.

Výzkum byl zveřejněn v Nature Communications 8. prosince.

John O. Dabiri je profesorem aeronautiky a mechanického inženýrství a jedním z autorů výzkumu.

“Když chceme, aby roboti prozkoumali hluboký oceán, zejména ve svorcích, je téměř nemožné je ovládat joystickem z 20 000 stop daleko na povrchu. Nemůžeme jim také poskytnout data o místních oceánských proudech, které potřebují k navigaci, protože je nemůžeme detekovat z povrchu. Místo toho musíme v určitém okamžiku umožnit oceánským dronům, aby samy učily a rozhodovaly, jak se pohybovat,” říká Dabiri.

Testování AI

Inženýři otestovali přesnost AI pomocí počítačových simulací a vyvinuli malého robota, který běží algoritmus na počítačovém čipu, který by mohl pohánět mořské drony na Zemi i na jiných planetách. Nakonec by mohli vyvinout autonomní systém, který bude monitorovat stav oceánů planety, a to kombinací s protézami, které byly dříve vyvinuty, aby pomohly medúzám plavat na příkaz.

Pro tuto metodu je nutné, aby drony samy rozhodovaly, kam jít a jak se tam dostat. Pravděpodobně budou muset spoléhat na data, která sami sbírají, a to ve formě informací o vodních proudech, kterým jsou vystaveny.

Výzkumníci použili sítě učení s posilováním, aby tento problém vyřešili, a napsali software, který může běžet na malém mikrokontroléru.

Tým byl schopen použít počítačovou simulaci, aby AI naučil navigovat. Simulovaný plavec měl přístup pouze k informacím o vodních proudech na svém immediate místě, ale byl schopen rychle se naučit, jak využít víry ve vodě, aby se přiblížil k cíli.

Tento typ navigace je běžný mezi orly a jestřáby, kteří využívají termálních proudů ve vzduchu a extrahují energii z proudů vzduchu, aby se mohli pohybovat. To jim umožňuje pohybovat se směrem k cíli a šetřit energii.

Účinné navigační strategie

Podle týmu by jejich algoritmus učení s posilováním mohl naučit navigační strategie, které jsou účinnější než ty, které používají ryby v oceánu.

“Zpočátku jsme doufali, že AI bude schopna konkurovat navigačním strategiím, které již existují u skutečných plavců, takže nás překvapilo, že se naučila ještě účinnější metody pomocí opakovaných pokusů na počítači,” říká Dabiri.

Výzkumníci nyní budou testovat AI na různých typech proudových poruch, se kterými se setká v oceánu. Tohoto cíle dosáhnou kombinací svých znalostí oceánských proudů a strategie učení s posilováním.

Peter Gunnarson je doktorand na Caltech a hlavní autor článku.

“Nejenže se robot bude učit, ale my také budeme učit o oceánských proudech a o tom, jak se jimi pohybovat,” říká Gunnarson.