Sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie wzmocnione do nawigacji po oceanach

Inżynierowie z Caltech, ETH Zurich i Harvard pracują nad sztuczną inteligencją (AI), która umożliwi autonomicznym dronom wykorzystywanie prądów morskich do ułatwienia nawigacji. Dzięki temu podejściu drony nie muszą walczyć z prądami.

Badania zostały opublikowane w Nature Communications 8 grudnia.

John O. Dabiri jest profesorem stołecznym Aeronautyki i Inżynierii Mechanicznej oraz jednym z autorów badań.

“Gdy chcemy, aby roboty badały głęboki ocean, szczególnie w stadach, jest to prawie niemożliwe do kontrolowania za pomocą joysticka z odległości 20 000 stóp na powierzchni. Nie możemy również dostarczyć im danych o lokalnych prądach morskich, których potrzebują do nawigacji, ponieważ nie możemy ich wykryć z powierzchni. Zamiast tego, w pewnym momencie potrzebujemy, aby morskie drony były w stanie podejmować decyzje o tym, jak się poruszać,” mówi Dabiri.

Testowanie AI

Inżynierowie przetestowali dokładność AI za pomocą symulacji komputerowych, a zespół opracował małego robota, który uruchamia algorytm na chipie komputerowym, który mógłby napędzać morskie drony na Ziemi oraz na innych planetach. Ostatecznie mogliby opracować autonomiczny system, który monitorowałby stan oceanów planety, łącząc go z protezami wcześniej opracowanymi w celu pomocy meduzom w pływaniu na polecenie.

Aby to podejście działało, drony muszą podejmować decyzje samodzielnie o tym, dokąd iść i jak tam dojść. Prawdopodobnie będą musiały polegać na danych, które same zbierają, które będą w postaci informacji o prądach wodnych, z którymi mają do czynienia.

Badacze wykorzystali sieci uczenia wzmocnionego, aby rozwiązać ten problem, i napisali oprogramowanie, które może działać na małym mikrokontrolerze.

Zespół był w stanie wykorzystać symulację komputerową, aby nauczyć AI nawigacji. Symulowany pływak miał dostęp tylko do informacji o prądach wodnych w swojej bezpośredniej okolicy, ale był w stanie szybko nauczyć się, jak wykorzystywać wiry w wodzie, aby płynąć w kierunku celu.

Ten rodzaj nawigacji jest powszechny wśród orłów i jastrzębi, które unoszą się na termikach w powietrzu, wykorzystując energię z prądów powietrza, aby manewrować. Pozwala im to poruszać się w kierunku celu, oszczędzając energię.

Skuteczne strategie nawigacji

Zgodnie z zespołem, ich algorytm uczenia wzmocnionego mógł również nauczyć się strategii nawigacji, które są bardziej skuteczne niż te stosowane przez ryby w oceanie.

“Początkowo mieliśmy nadzieję, że AI będzie w stanie konkurować ze strategiami nawigacji już znalezionymi w prawdziwych zwierzętach pływających, więc byliśmy zaskoczeni, widząc, jak uczy się jeszcze bardziej skutecznych metod, wykorzystując powtarzające się próby na komputerze,” mówi Dabiri.

Badacze będą teraz próbowali przetestować AI na każdy rodzaj zakłóceń przepływu, z którym mogą się spotkać w oceanie.

Peter Gunnarson jest studentem studiów podyplomowych w Caltech i głównym autorem artykułu.

“Nie tylko robot będzie się uczył, ale także będziemy uczyli się o prądach morskich i tym, jak przez nie nawigować,” mówi Gunnarson.