İnsan-Robot-Bilgisayar Araştırmalarındaki Gelişmeler

adı verilen otomatik deneysel tesis, Akıllı Çekme Tankı (ITT), faaliyete geçtiği ilk yılda toplam yaklaşık 100,000 deney gerçekleştirdi. Normalde bir doktora öğrencisinin beş yıllık deneylerde tamamlaması gereken şeyi, ITT haftalar içinde yapabildi. MIT Sea Grant Hidrodinamik Laboratuvarında ITT'nin geliştirilmesi, bizi insan-robot-bilgisayar araştırmaları alanında daha da ileriye götürüyor. 

ITT, deneyleri otomatik olarak ve uyarlamalı olarak gerçekleştirir, analiz eder ve tasarlar. Deneyler, girdap kaynaklı titreşimleri (VIV'ler) keşfetmeye odaklanmıştır. VIV'ler, su altı petrol kuyularını yüzeye bağlamaktan sorumlu olan deniz sondaj yükselticileri gibi açık deniz okyanus yapılarının mühendisliği için önemlidir. VIV'lerde çok sayıda parametre söz konusudur.

ITT, aktif öğrenme tarafından yönlendirilir ve bir dizi deney yürütür. Deneyler içinde, sonraki her deney için parametreler bir bilgisayar tarafından seçilir. Sistem, VIV'lerin karmaşık yönlerini haritalamak ve keşfetmek için gereken deney sayısını büyük ölçüde azaltmaya yardımcı olan bir "keşfet ve yararlan" metodolojisini kullanır.

Doktora adayı Dixia Fan, elle yapılması gereken yaklaşık bin deneyi azaltmanın bir yolunu ararken projeye başladı. Bu, ITT sisteminin gelişmesine yol açtı. 

Kağıt Geçen ay dergide yayınlandı. Bilim Robotik. 

Fan artık bir postdoc ve proje üzerinde MIT Sea Grant College Programı ve MIT'nin Makine Mühendisliği Bölümü, École Normale Supérieure de Rennes ve Brown Üniversitesi'nden bir araştırmacı ekibi çalıştı. Yeni proje, bilimsel keşifleri daha hızlı yapmak için insanlar, bilgisayarlar ve robotlar arasında gerçekleşebilecek işbirliği türünü sergiliyor.

ITT 33 fitlik bir tanktır ve kesintisiz veya askıya alınmadan çalışır. Araştırmacılar, doğrusal olmayan sistemlerde yeni modellerin oluşturulmasına yol açabilecek farklı disiplinlerde kullanılan sistemi görmek istiyorlar. 

ITT, Fan ve işbirlikçilerinin daha geniş bir parametrik alanı keşfetmesine izin verdi. "İncelediğimiz problem üzerinde geleneksel teknikler uygulasaydık, deneyin tamamlanması 950 yıl sürerdi" diye açıkladı. 

Deney için gereken uzun süreyi kısaltmak amacıyla Fan ve ekibi, ITT'ye bir Gauss süreci regresyon öğrenme algoritması entegre etti. Bunu yaparak, araştırmacılar gereken deney miktarını birkaç bine indirmeyi başardılar. 

Robotik sistem, bir ilk deney dizisini otomatik olarak yürütme yeteneğine sahiptir. Daha sonra bir sonraki deneyin parametreleri üzerinde kısmi kontrol sahibi olur. 

Fan, ITT'nin geliştirilmesinde "Üstün Yaratıcılık ve Yaratıcı Yargı" nedeniyle MIT Mechanical Engineering de Florez Ödülü'ne layık görüldü. 

Michael Triantafyllou, Henry L. ve Grace Doherty Okyanus Bilimi ve Mühendisliği Profesörü ve aynı zamanda Fan'ın doktora danışmanına göre, "Dixia'nın Akıllı Çekme Tankı tasarımı, olgun alanları canlandırmak için yeni yöntemler kullanmanın olağanüstü bir örneğidir."

Triantafyllou, makalenin ortak yazarlarından biri ve MIT Sea Grant College Programının direktörüydü. 

"MIT Sea Grant, birkaç yıldır okyanusla ilgili problemlerde derin öğrenme yöntemlerini kullanarak kaynakları taahhüt etti ve projeleri finanse etti ve bu projeler zaten karşılığını veriyor" dedi.

MIT, Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi tarafından finanse edilir ve Ulusal Deniz Hibe Programı tarafından yönetilir. Okyanusla ilgili sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olmak için MIT'deki araştırma ve mühendisliği birleştiren bir federal enstitü ortaklığıdır. 

Makaleye katkıda bulunan diğer kişiler arasında, MIT Sea Grant'e bağlı Brown Üniversitesi'nden George Karniadakis; ENS Rennes'ten Gurvan Jodin; makine mühendisliğinde MIT Doktora adayı Yu Ma; ve MIT Sea Grant'ten Thomas Consi, Luca Bonfiglio ve Lily Keyes.