인공 지능

AI는 강화 학습을 사용하여 바다를 탐색합니다.

업데이트 on 2022 년 12 월 9 일

Caltech, ETH Zurich 및 Harvard의 엔지니어들은 자율 드론이 해류를 사용하여 탐색을 지원하도록 할 수 있는 인공 지능(AI)에 대해 연구하고 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 드론이 해류를 헤치고 싸울 필요가 없습니다.

이 연구는 자연 통신 12 월 8.

존 O. 다비리(John O. Dabiri)는 항공 및 기계 공학 XNUMX주년 교수이자 연구 저자 중 한 명입니다.

“로봇이 특히 떼를 지어 심해를 탐험하기를 원할 때 수면에서 20,000피트 떨어진 곳에서 조이스틱으로 로봇을 제어하는 것은 거의 불가능합니다. 또한 표면에서 감지할 수 없기 때문에 탐색에 필요한 지역 해류에 대한 데이터를 제공할 수 없습니다. 대신, 특정 지점에서 우리는 스스로 움직이는 방법에 대한 결정을 내릴 수 있는 해상 드론이 필요합니다.”라고 Dabiri는 말합니다.

AI 테스트

엔지니어들은 컴퓨터 시뮬레이션으로 AI의 정확성을 테스트했고, 팀은 컴퓨터 칩에서 알고리즘을 실행하는 작은 로봇을 개발했습니다. 이 로봇은 지구와 다른 행성에서 해상 드론에 동력을 공급할 수 있습니다. 궁극적으로 그들은 행성의 바다 상태를 모니터링하는 자율 시스템을 개발할 수 있으며, 해파리가 명령에 따라 헤엄치는 것을 돕기 위해 이전에 개발된 보철물과 결합하여 이를 수행할 수 있습니다.

이 접근 방식이 작동하려면 드론이 어디로 가야 할지, 어떻게 가야 할지 스스로 결정해야 합니다. 그들은 그들이 경험하고 있는 수류에 대한 정보의 형태로 스스로 수집한 데이터에 의존해야 할 것입니다.

연구원들은 이 문제를 해결하기 위해 강화 학습 네트워크를 사용했으며 작은 마이크로컨트롤러에서 실행할 수 있는 소프트웨어를 작성했습니다.

팀은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 AI가 탐색하도록 가르칠 수 있었습니다. 시뮬레이션된 수영 선수는 바로 그 위치의 수류에 대한 정보에만 접근할 수 있었지만 물 속의 소용돌이를 이용하여 목표물을 향해 해안으로 가는 방법을 빠르게 배울 수 있었습니다.

이러한 유형의 naivation은 기류에서 에너지를 추출하여 기동하는 동안 공중에서 열을 타는 독수리와 매 사이에서 일반적입니다. 이를 통해 에너지를 절약하면서 대상을 향해 이동할 수 있습니다.

AI를 사용하여 흐름 탐색(Peter Gunnarson Presentation APS DFD 2021)