Përparimet në Hulumtimet Human-Robot-Computer

Objekti i automatizuar eksperimental, i quajtur Rezervuari i tërheqjes inteligjente (ITT), kreu rreth 100,000 eksperimente gjithsej në vitin e parë të funksionimit. Atë që normalisht do t'i duhej një studenti doktorature për të përfunduar brenda pesë viteve të eksperimenteve, ITT ishte në gjendje ta bënte brenda javësh. Zhvillimi i ITT në Laboratorin e Hidrodinamikës së Grantit të MIT të Sea Grant na çon më tej në fushën e kërkimit njeri-robot-kompjuter. 

ITT kryen, analizon dhe dizajnon eksperimente automatikisht dhe në mënyrë adaptive. Eksperimentet janë përqendruar në eksplorimin e dridhjeve të shkaktuara nga vorbulla (VIV). VIV-të janë të rëndësishme për inxhinierinë e strukturave të oqeanit në det të hapur, siç janë ngritësit e shpimit detar, të cilët janë përgjegjës për lidhjen e puseve të naftës nënujore me sipërfaqen. Me VIV-të, ka një numër të madh parametrash të përfshirë.

ITT udhëhiqet nga mësimi aktiv dhe kryen një sërë eksperimentesh. Brenda eksperimenteve, parametrat për çdo eksperiment të ardhshëm zgjidhen nga një kompjuter. Sistemi përdor një metodologji "eksploro-dhe-shfrytëzo", e cila ndihmon në uljen e madhe të numrit të eksperimenteve të nevojshme për hartimin dhe eksplorimin e aspekteve komplekse të VIV-ve.

Kandidatja për doktoraturë Dixia Fan filloi projektin ndërsa kërkonte një mënyrë për të reduktuar rreth mijëra eksperimente që duheshin kryer me dorë. Kjo çoi në zhvillimin e sistemit ITT. 

Një letër u botua muajin e kaluar në revistë Robotika shkencore. 

Fan tani është një postdoc, dhe projekti u punua nga një ekip studiuesish nga Programi i MIT Sea Grant College dhe Departamenti i Inxhinierisë Mekanike të MIT, École Normale Supérieure de Rennes dhe Universiteti Brown. Projekti i ri tregon llojin e bashkëpunimit që mund të ndodhë midis njerëzve, kompjuterëve dhe robotëve në mënyrë që të bëhen zbulime shkencore me një ritëm më të shpejtë.

ITT është një tank 33 këmbë dhe funksionon pa ndërprerje ose pezullim. Studiuesit do të donin ta shihnin sistemin të përdoret në një sërë disiplinash të ndryshme, të cilat mund të çojnë në krijimin e modeleve të reja në sisteme jolineare. 

ITT lejoi Fan dhe bashkëpunëtorët e tij të eksploronin një hapësirë ​​më të gjerë parametrike. "Nëse do të kryenim teknika tradicionale për problemin që studiojmë, do të duheshin 950 vjet për të përfunduar eksperimentin," shpjegoi ai. 

Për të shkurtuar kohën e gjatë që do të duhej për eksperimentin, Fan dhe ekipi integruan një algoritëm të mësimit të regresionit të procesit Gaussian në ITT. Duke bërë këtë, studiuesit ishin në gjendje të reduktonin sasinë e eksperimenteve të nevojshme, deri në disa mijëra. 

Sistemi robotik është i aftë të kryejë automatikisht një sekuencë fillestare eksperimentesh. Më pas merr kontroll të pjesshëm mbi parametrat e eksperimentit të ardhshëm. 

Fan iu dha një çmim MIT Mechanical Engineering de Florez për "Zgjencë të jashtëzakonshme dhe gjykim krijues" në zhvillimin e ITT. 

Sipas Michael Triantafyllou, Henry L. dhe Grace Doherty Profesor në Shkencën dhe Inxhinierinë e Oqeanit, dhe gjithashtu këshilltarin e doktoraturës së Fan-it, "Dizajni i Dixia-s i rezervuarit inteligjent tërheqës është një shembull i jashtëzakonshëm i përdorimit të metodave të reja për të rigjallëruar fushat e pjekura".

Triantafyllou ishte një bashkautor në punim dhe drejtor i Programit të MIT Sea Grant College. 

"MIT Sea Grant ka angazhuar burime dhe ka financuar projekte duke përdorur metoda të të mësuarit të thellë në problemet e lidhura me oqeanin për disa vite që tashmë po japin rezultat," tha ai.

MIT financohet nga Administrata Kombëtare Oqeanike dhe Atmosferike dhe administrohet nga Programi Kombëtar i Grantit të Detit. Është një partneritet federal-institut që kombinon kërkimin dhe inxhinierinë në MIT për të ndihmuar në trajtimin e çështjeve të lidhura me oqeanin, 

Kontribues të tjerë në punim përfshijnë George Karniadakis nga Brown University, i lidhur me MIT Sea Grant; Gurvan Jodin nga ENS Rennes; Kandidat për doktoraturë në MIT në inxhinieri mekanike Yu Ma; dhe Thomas Consi, Luca Bonfiglio dhe Lily Keyes nga MIT Sea Grant.