ロボット・コンピューター・人間の研究における進歩

自動実験施設、Intelligent Towing Tank (ITT)は、最初の1年間で約10万回の実験を行った。通常、博士課程の学生が5年間で行う実験を、ITTは数週間で行った。MIT Sea Grant Hydrodynamics LaboratoryでのITTの開発は、人間・ロボット・コンピューター研究の分野をさらに進めた。

ITTは自動的に実験を実施、分析、設計する。実験は、渦巻き誘起振動 (VIVs) を探索することに焦点を当てている。VIVsは、海洋構造物の設計において重要である。例えば、海底の石油井と地表を接続する海底石油リーサーには、多数のパラメータが関係する。

ITTは、活性学習によって導かれ、実験のシリーズを実施する。実験の中で、次の実験のパラメータはコンピューターによって選択される。システムは、「探索と活用」の方法論を使用し、VIVsの複雑な側面をマッピングして探索するために必要な実験の数を大幅に削減する。

博士課程のDixia Fanは、手動で実施する必要がある約1000回の実験を削減する方法を探している間に、このプロジェクトを開始した。その結果、ITTシステムが開発された。

論文は、先月、Science Robotics誌に掲載された。

Fanは現在、ポスドクであり、このプロジェクトは、MIT Sea Grant College ProgramとMITの機械工学科、École Normale Supérieure de Rennes、ブラウン大学の研究者チームによって行われた。この新しいプロジェクトは、人間、コンピューター、ロボットの協力によって、より迅速に科学的発見を行うことができることを示している。

ITTは、33フィートのタンクであり、断続的に作動することなく動作する。研究者は、このシステムがさまざまな分野で使用されることを望んでおり、非線形システムの新しいモデルを作成することができる。

ITTにより、Fanと彼の共同研究者は、より広いパラメータ空間を探索することができた。「従来の手法で問題を解決するには、950年かかる」と説明した。

実験時間を短縮するために、Fanとチームは、ガウシアン過程回帰学習アルゴリズムをITTに統合した。その結果、必要な実験の数を大幅に削減することができた。

ロボットシステムは、初期の実験シーケンスを自動的に実施することができ、次の実験のパラメータを部分的に制御することができる。

Fanは、ITTの開発に対して、MIT機械工学のde Florez賞を受賞した。

Michael Triantafyllou、Henry L.とGrace Dohertyオーシャンサイエンスとエンジニアリング教授、そしてFanの博士課程の指導教員は、「DixiaのIntelligent Towing Tankの設計は、成熟した分野を再び活性化させるための新しい方法を使用した、優れた例である」と述べた。

Triantafyllouは、論文の共同著者であり、MIT Sea Grant College Programのディレクターでもあった。

「MIT Sea Grantは、海洋関連の問題に対するディープラーニング方法を使用したプロジェクトに資源を提供し、資金を提供しており、すでに成果を上げている」と述べた。

MITは、National Oceanic and Atmospheric Administrationによって資金提供され、National Sea Grant Programによって管理されている。MITとエンジニアリングを組み合わせた連邦機関のパートナーシップであり、海洋関連の問題に対処するために研究とエンジニアリングを行っている。

他の論文の寄稿者には、ブラウン大学のGeorge Karniadakis（MIT Sea Grantと提携）、ENS RennesのGurvan Jodin、MITの機械工学の博士課程のYu Ma、そしてMIT Sea GrantのThomas Consi、Luca Bonfiglio、Lily Keyesが含まれる。