Inteligência Artificial Usa Aprendizado por Reforço para Navegar Oceanos

Engenheiros da Caltech, ETH Zurich e Harvard estão trabalhando em uma inteligência artificial (IA) que possa permitir que drones autônomos usem correntes oceânicas para ajudar na navegação. Com essa abordagem, os drones não precisam lutar contra as correntes.

A pesquisa foi publicada em Nature Communications em 8 de dezembro.

John O. Dabiri é o Professor Centenário de Aeronáutica e Engenharia Mecânica e um dos autores da pesquisa.

“Quando queremos que robôs explorem o oceano profundo, especialmente em enxames, é quase impossível controlá-los com um joystick a 20.000 pés de distância na superfície. Também não podemos fornecer dados sobre as correntes oceânicas locais que eles precisam navegar porque não podemos detectá-las da superfície. Em vez disso, em um certo ponto, precisamos que drones oceânicos sejam capazes de tomar decisões sobre como se mover por conta própria”, diz Dabiri.

Testando a IA

Os engenheiros testaram a precisão da IA com simulações de computador, e a equipe desenvolveu um pequeno robô que executa o algoritmo em um chip de computador, que poderia alimentar drones marinhos na Terra, bem como em outros planetas. Eventualmente, eles poderiam desenvolver um sistema autônomo que monitora a condição dos oceanos do planeta, e faria isso combinando-o com próteses previamente desenvolvidas para ajudar medusas a nadar sob comando.

Para que essa abordagem funcione, os drones devem tomar decisões por conta própria sobre para onde ir e como chegar lá. Eles provavelmente terão que confiar nos dados que coletam por conta própria, que seriam na forma de informações sobre as correntes de água que estão experimentando.

Os pesquisadores usaram redes de aprendizado por reforço para abordar isso, e escreveram software que pode ser executado em um pequeno microcontrolador.

A equipe foi capaz de usar uma simulação de computador para ensinar a IA a navegar. O nadador simulado só tinha acesso a informações sobre as correntes de água em sua localização imediata, mas foi capaz de aprender rapidamente a explorar vórtices na água para se aproximar de um alvo.

Esse tipo de navegação é comum entre águias e falcões, que cavalgam termais no ar enquanto extraem energia das correntes de ar para manobrar. Isso permite que eles se movam em direção a um alvo enquanto economizam energia.

Estratégias de Navegação Eficazes

De acordo com a equipe, seu algoritmo de aprendizado por reforço também poderia aprender estratégias de navegação mais eficazes do que as usadas por peixes no oceano.

“Inicialmente, estávamos apenas esperando que a IA pudesse competir com estratégias de navegação já encontradas em animais de natação reais, então ficamos surpresos ao ver que ela aprendeu métodos ainda mais eficazes explorando ensaios repetidos no computador”, diz Dabiri.

Os pesquisadores agora procurarão testar a IA em cada tipo de perturbação de fluxo que ela encontraria no oceano. Eles irão alcançar isso combinando seu conhecimento de física de fluxo oceânico com a estratégia de aprendizado por reforço.

Peter Gunnarson é um estudante de graduação da Caltech e autor principal do artigo.

“Não apenas o robô estará aprendendo, mas também estaremos aprendendo sobre correntes oceânicas e como navegar por elas”, diz Gunnarson.