KI nutzt Verstärkungslernen, um Ozeane zu navigieren

Ingenieure an der Caltech, der ETH Zürich und der Harvard University arbeiten an einer künstlichen Intelligenz (KI), die es autonomen Drohnen ermöglicht, Meeresströmungen zur Unterstützung ihrer Navigation zu nutzen. Mit diesem Ansatz müssen die Drohnen nicht gegen die Strömungen ankämpfen.

Die Forschung wurde in der Zeitschrift Nature Communications am 8. Dezember veröffentlicht.

John O. Dabiri ist der Centennial Professor of Aeronautics and Mechanical Engineering und einer der Autoren der Forschung.

“Wenn wir wollen, dass Roboter den tiefen Ozean erkunden, insbesondere in Schwärmen, ist es fast unmöglich, sie mit einer Fernsteuerung von 20.000 Fuß Entfernung an der Oberfläche zu kontrollieren. Wir können ihnen auch keine Daten über die lokalen Meeresströmungen liefern, die sie benötigen, um zu navigieren, weil wir sie von der Oberfläche aus nicht erkennen können. Stattdessen müssen wir an einem bestimmten Punkt oceanische Drohnen in der Lage sein, selbst Entscheidungen über ihre Bewegung zu treffen”, sagt Dabiri.

Testen der KI

Die Ingenieure testeten die Genauigkeit der KI mit Computersimulationen, und das Team entwickelte einen kleinen Roboter, der den Algorithmus auf einem Computerchip ausführt, der auch für meeresbasierte Drohnen auf der Erde und anderen Planeten geeignet sein könnte. Schließlich könnten sie ein autonomes System entwickeln, das den Zustand der Ozeane der Erde überwacht, und dies würde durch die Kombination mit Prothesen erreicht, die zuvor entwickelt wurden, um Quallen zu helfen, auf Befehl zu schwimmen.

Damit dieser Ansatz funktioniert, müssen die Drohnen selbst Entscheidungen über ihr Ziel und den Weg dorthin treffen. Sie werden wahrscheinlich auf die Daten angewiesen sein, die sie selbst sammeln, die in Form von Informationen über die Wassersströmungen, die sie erleben, vorliegen.

Die Forscher nutzten Verstärkungslern-Netzwerke, um dieses Problem anzugehen, und schrieben eine Software, die auf einem kleinen Mikrocontroller laufen kann.

Das Team konnte eine Computersimulation verwenden, um der KI beizubringen, zu navigieren. Der simulierte Schwimmer hatte nur Zugang zu Informationen über die Wassersströmungen an seinem aktuellen Standort, aber er konnte schnell lernen, wie man Wirbel im Wasser ausnutzt, um auf ein Ziel zuzusteuern.

Diese Art der Navigation ist bei Adlern und Falken verbreitet, die Thermik in der Luft nutzen und Energie aus den Luftströmungen gewinnen, um zu manövrieren. Dies ermöglicht es ihnen, auf ein Ziel zuzusteuern, während sie Energie sparen.

Effektive Navigationstrategien

Laut dem Team könnte ihr Verstärkungslernalgorithmus auch Navigationstrategien lernen, die effektiver sind als die, die von Fischen im Ozean verwendet werden.

“Wir hofften ursprünglich nur, dass die KI mit den Navigationstrategien konkurrieren kann, die bereits in realen schwimmenden Tieren gefunden werden, also waren wir überrascht, dass sie durch wiederholte Versuche am Computer noch effektivere Methoden lernte”, sagt Dabiri.

Die Forscher werden nun testen, ob die KI auf jede Art von Fließstörung reagieren kann, die sie im Ozean antreffen wird. Sie werden dies erreichen, indem sie ihre Kenntnisse der Ozean-Fließphysik mit der Verstärkungslernstrategie kombinieren.

Peter Gunnarson ist ein Graduiertenschüler an der Caltech und der Hauptautor des Papiers.

“Nicht nur der Roboter wird lernen, sondern wir werden auch über Meeresströmungen und wie man durch sie navigiert lernen”, sagt Gunnarson.