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Fisch-Sensororgan könnte Unterwasser-Roboter verbessern

Künstliche Intelligenz

Fisch-Sensororgan könnte Unterwasser-Roboter verbessern

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

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

Lateral-Linien-System bei Fischen

Das laterale Linien-System erstreckt sich über den Kopf, den Rumpf und den Schwanz der Fische und besteht aus Mechanorezeptoren, die als Neuromaste bekannt sind. Diese Rezeptoren können sich in subdermalen Kanälen oder auf der Oberfläche der Haut befinden.

Elliot Scott von der Abteilung für Ingenieurmathematik der University of 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-Sensor-Einheiten wie die auf der Haut oder unter ihr – unterschiedliche Rollen bei der Wahrnehmung der Umgebung durch den Fisch spielen”, sagte er.

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

Die Forscher fanden heraus, dass das laterale Linien-System um den Kopf herum einen signifikanten Einfluss auf die Fähigkeit des Fisches 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 Linien-System wurden auch durch Simulation gezeigt, um bei größeren Skalen zu funktionieren. Dies könnte zur Entwicklung eines kostengünstigen Drucksensors für Unterwasser-Robotik führen, insbesondere für Schwarm-Robotik, bei der Kosten ein großes Anliegen sind.

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

Das Team wird nun daran arbeiten, den Sensor weiterzuentwickeln und ihn in eine Roboter-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.