KI-Modelle und Plattformen

Fisch-Sinnesorgan könnte Unterwasser-Roboter verbessern

mm
Unite.AI zu deinen bevorzugten Quellen auf Google hinzufügen

Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung der Universität Bristol hat ein Fisch-Sinnesorgan studiert, um Einblicke in das kollektive Verhalten zu gewinnen, das für Unterwasser-Roboter verwendet werden könnte.

Der Schwerpunkt der Forschung lag auf dem lateralen Linienorgan, das bei afrikanischen Cichliden und fast allen anderen Fischarten vorkommt. Dieses Organ ermöglicht es Fischen, den Wasserdruck genau zu spüren und äußere Faktoren wie andere Fische, Veränderungen der Wasserströmung, Raubtiere und Hindernisse zu erkennen.

Laterales LinienSystem bei Fischen

Das laterale LinienSystem erstreckt sich über den Kopf, den Rumpf und den Schwanz der Fische und besteht aus Mechanorezeptoren, die als Neuromaste bekannt sind. Diese Rezeptoren können in subdermalen Kanälen oder auf der Hautoberfläche lokalisiert sein.

Elliot Scott von der Abteilung für Ingenieurmathematik der Universität Bristol war der Hauptautor der Studie.

„Wir versuchten herauszufinden, ob die verschiedenen Bereiche der lateralen Linie – die laterale Linie am Kopf im Vergleich zur lateralen Linie am Körper oder die verschiedenen Arten von lateralen Linien-Sinneseinheiten wie die auf der Haut oder unter ihr – unterschiedliche Rollen bei der Wahrnehmung der Umgebung durch Umgebungsdruck spielen“, sagte er.

„Wir haben dies auf eine neue Weise getan, indem wir Hybridfische verwendet haben, die eine natürliche Variation erzeugen ließen.“

Die Forscher fanden heraus, dass das laterale LinienSystem um den Kopf herum einen signifikanten Einfluss auf die Fähigkeit der Fische hat, in einer Gruppe zu schwimmen. Eine höhere Anzahl von subdermalen Neuromasten führt zu einem engeren Schwimmen, während mehr Oberflächen-Neuromaste zu einem weiteren Schwimmen führen.

Skalierung durch Simulation

Die Mechanismen hinter dem lateralen LinienSystem wurden auch an größeren Skalen durch Simulation gezeigt. Dies könnte zur Entwicklung eines kostengünstigen Drucksensors für Unterwasser-Robotik führen, insbesondere für Schwarm-Robotik, bei der Kosten ein großes Problem darstellen.

„Diese Ergebnisse liefern ein besseres Verständnis davon, wie die laterale Linie das Schwarmverhalten bei Fischen beeinflusst, und tragen gleichzeitig zu einem neuen Design eines preisgünstigen Drucksensors bei, der für Unterwasser-Roboter nützlich sein könnte, die in dunklen oder trüben Gewässern navigieren müssen“, sagte Elliot.

Das Team wird nun daran arbeiten, den Sensor weiter zu entwickeln und in eine robotische Plattform zu integrieren, um einem Roboter zu helfen, unter Wasser zu navigieren.

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Schriftsteller, der die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erforscht. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Veröffentlichungen weltweit zusammengearbeitet.