KI nutzt Verstärkendes Lernen, um Ozeane zu navigieren

Ingenieure an der Caltech, der ETH Zürich und der Harvard 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 am 8. Dezember in der Nature Communications veröffentlicht.

John O. Dabiri ist der Centennial-Professor für Aeronautik und Maschinenbau und einer der Autoren der Forschung. 

“Wenn wir wollen, dass Roboter den tiefen Ozean, insbesondere in Schwärmen, erkunden, ist es fast unmöglich, sie mit einem Joystick von 20.000 Fuß Entfernung an der Oberfläche zu steuern. Wir können ihnen auch keine Daten über die lokalen Meeresströmungen liefern, die sie zur Navigation benötigen, da wir sie von der Oberfläche aus nicht erkennen können. Stattdessen müssen wir an einem bestimmten Punkt Meeres-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 Meeres-Drohnen auf der Erde sowie auf anderen Planeten betreiben könnte. Schließlich könnten sie ein autonomes System entwickeln, das den Zustand der Ozeane des Planeten überwacht, und dies tun, indem sie es mit Prothesen kombinieren, 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 ihre Route 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 verwendeten Verstärkendes Lernen, 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 Luftströmungen gewinnen, um zu manövrieren. Dies ermöglicht es ihnen, auf ein Ziel zuzusteuern, während sie Energie sparen. 

https://www.youtube.com/watch?v=8pEATeGo9dQ

Effektive Navigationstrategien

Laut dem Team könnte ihr Verstärkendes Lernalgorithmus auch Navigationstrategien erlernen, die effektiver sind als die, die von Fischen im Ozean verwendet werden.

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

Die Forscher werden nun versuchen, die KI auf jede Art von Fließstörung zu testen, die sie im Ozean antreffen werden. Sie werden dies erreichen, indem sie ihr Wissen über Ozean-Fließphysik mit der Verstärkenden Lernstrategie kombinieren.

Peter Gunnarson ist ein Doktorand 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.