Достижения в области исследований человека-робота-компьютера

Автоматизированная экспериментальная установка, называемая Интеллектуальным буксировочным танком (ITT), провела около 100 000 экспериментов всего за первый год работы. То, что обычно занимает у аспиранта пять лет экспериментов, ITT смогла сделать всего за несколько недель. Разработка ITT в лаборатории гидродинамики MIT Sea Grant продвигает нас дальше в область исследований человека-робота-компьютера.

ITT автоматически и адаптивно выполняет, анализирует и проектирует эксперименты. Эксперименты сосредоточены на изучении вихревых колебаний (VIV). VIV важны для инженерии океанских сооружений, таких как морские буровые трубы, которые отвечают за подключение подводных нефтяных скважин к поверхности. С VIV связано большое количество параметров.

ITT управляется активным обучением и проводит серию экспериментов. В рамках экспериментов параметры для каждого следующего эксперимента выбираются компьютером. Система использует методологию “исследования и использования”, которая помогает значительно сократить количество экспериментов, необходимых для картографирования и изучения сложных аспектов VIV.

Аспирант Dixia Fan начала проект, ища способ сократить тысячи экспериментов, которые необходимо было провести вручную. Это привело к разработке системы ITT.

Статья была опубликована на прошлом месяце в журнале Science Robotics.

Fan теперь является постдоком, и проект был разработан командой исследователей из программы MIT Sea Grant College и отделения механической инженерии MIT, École Normale Supérieure de Rennes и Брауновского университета. Новый проект демонстрирует тип сотрудничества, который может происходить между людьми, компьютерами и роботами для ускорения научных открытий.

ITT представляет собой 33-футовый танк и работает без перерыва или приостановки. Исследователи хотели бы увидеть систему, используемую в различных дисциплинах, что могло бы привести к созданию новых моделей в нелинейных системах.

ITT позволил Fan и его сотрудникам изучить более широкое параметрическое пространство. “Если бы мы использовали традиционные методы для изучения проблемы, которую мы исследуем, это заняло бы 950 лет, чтобы завершить эксперимент”, – объяснил он.

Чтобы сократить долгое время, необходимое для эксперимента, Fan и команда интегрировали алгоритм регрессии гауссовского процесса в ITT. Благодаря этому исследователи смогли сократить количество необходимых экспериментов до нескольких тысяч.

Роботическая система способна автоматически проводить первоначальную последовательность экспериментов, а затем частично контролировать параметры следующего эксперимента.

Fan был награжден премией MIT Mechanical Engineering de Florez за “Выдающуюся изобретательность и творческое суждение” в разработке ITT.

По словам Майкла Триантافиллу, профессора Генри Л. и Грейс Дохерти в области океанских наук и инженерии, а также научного руководителя Fan, “Конструкция Dixia Fan Интеллектуального буксировочного танка является выдающимся примером использования новых методов для оживления зрелых областей”.

Триантافилл был соавтором статьи и директором программы MIT Sea Grant College.

“MIT Sea Grant привержен выделению ресурсов и финансированию проектов, использующих методы глубокого обучения в океанских проблемах в течение нескольких лет, что уже дает результаты”, – сказал он.

MIT финансируется Национальной администрацией океанических и атмосферных исследований и управляется Национальной программой Sea Grant. Это партнерство между федеральными институтами, которое объединяет исследования и инженерию в MIT для решения океанских проблем.

Другими участниками статьи являются Джордж Карниадакис из Брауновского университета, связанный с программой MIT Sea Grant; Гурван Жоден из ENS Rennes; аспирант MIT по механической инженерии Ю Ма; и Томас Конси, Лука Бонфильо и Лили Киз из программы MIT Sea Grant.