Tekoäly käyttää vahvistusoppimista merien navigoimiseen

Insinöörit Caltechissa, ETH Zürichissä ja Harvardissa työskentelevät tekoälyllä, joka mahdollistaa autonomisten droonien käytön merivirtojen hyödyntämiseen navigoinnissa. Tällä lähestymistavalla droonit eivät tarvitse taistella virtauksia vastaan.

Tutkimus julkaistiin Nature Communications -julkaisussa 8. joulukuuta.

John O. Dabiri on ilmailutekniikan ja mekaniikan professori ja yksi tutkimuksen tekijöistä.

“Kun haluamme, että robotit tutkivat syvää merta, erityisesti parvissa, on lähes mahdotonta ohjata niitä säätimellä 20 000 jalan syvyydestä pinnan taa. Emme myöskään voi syöttää niille tietoa paikallisten merivirtojen olosuhteista, joita ne tarvitsevat navigointiin, koska emme voi havaita niitä pinnasta. Sen sijaan tietyn kohdalla meidän on annettava merellisille drooneille mahdollisuus tehdä itse päätöksiä siitä, miten liikkua,” Dabiri sanoo.

Tekoälyn testaaminen

Insinöörit testasivat tekoälyn tarkkuutta tietokonesimulaatioilla, ja tiimi kehitti pienen robotin, joka suorittaa algoritmin tietokoneella, joka voisi mahdollistaa merellisten droonien toiminnan sekä Maassa että muilla planeetoilla. Lopulta he voivat kehittää autonomisen järjestelmän, joka seuraa planeetan merten tilaa, ja se toimisi yhdistämällä sen aiemmin kehitettyihin proteeseihin, jotka auttavat meduusoja uimaan käskystä.

Jotta tämä lähestymistapa toimisi, droonien on tehtävä itse päätöksiä siitä, minne mennä ja miten päästä sinne. Ne joutuvat todennäköisesti luottamaan itse keräämiinsä tietoihin, jotka ovat muodoltaan tietoa vesivirroista, joita ne kokevat.

Tutkijat käyttivät vahvistusoppimisverkkoja tämän ongelman ratkaisemiseen, ja he kirjoittivat ohjelmiston, joka voi suorittaa pienellä mikroohjaimella.

Tutkijaryhmä pystyi käyttämään tietokonesimulaatiota opettaakseen tekoälylle navigointia. Simuloitu uimari sai vain tiedon vesivirroista paikallisella sijainnillaan, mutta se pystyi nopeasti oppimaan, miten hyödyntää vesivirtoja kohdistamiseen.

Tämänlainen navigointi on yleinen kotkilla ja haukoilla, jotka liitävät ilmavirtauksissa ja käyttävät ilmavirtauksista energiaa manööverointiin. Tämä mahdollistaa liikkumisen kohdekohtaan energian säästäen.

Teiden navigointistrategiat

Tutkijaryhmän mukaan heidän vahvistusoppimisalgoritminsä voisi myös oppia navigointistrategioita, jotka ovat tehokkaampia kuin ne, joita kalat käyttävät meressä.

“Toivomme aluksi, että tekoäly voisi kilpailla navigointistrategioiden kanssa, jotka on jo löydetty oikeista uimareista, joten yllätyimme nähdessämme, että se oppii jopa tehokkaampia menetelmiä hyödyntämällä toistuvia kokeita tietokoneella,” Dabiri sanoo.

Tutkijat aikovat nyt testata tekoälyä jokaisessa eri tyypissä virtaus häiriössä, jonka se kohtaa meressä. He saavuttavat tämän yhdistämällä tietonsa merivirtauksien fysiikasta vahvistusoppimisstrategiaan.

Peter Gunnarson on jatko-opiskelija Caltechissa ja tutkimuksen pääkirjoittaja.

“Robotti ei ainoastaan opi, vaan myös me opimme merivirroista ja siitä, miten navigoida niiden läpi,” Gunnarson sanoo.