Дослідження в галузі Людина-Робот-Комп’ютер: Нові Відкриття

Автоматична експериментальна установка, яка називається Інтелектуальний буксирний басейн (ITT), провела близько 100 000 експериментів за перший рік роботи. Що зазвичай займає у аспіранта п’ять років експериментів, ITT змогла зробити за кілька тижнів. Розробка ITT у лабораторії гідродинаміки MIT Sea Grant рухає нас далі в галузі досліджень людини-робота-комп’ютера.

ITT автоматично та адаптивно проводить, аналізує та проектує експерименти. Експерименти зосереджені на вивченні вихрових коливань (VIV). VIV важливі для інженерії офшорних океанічних конструкцій, таких як морські бурові труби, які відповідають за підключення підводних нафтових свердловин до поверхні. З VIV існує велика кількість параметрів.

ITT керується активним навчання та проводить серію експериментів. У рамках експериментів параметри для кожного наступного експерименту обираються комп’ютером. Система використовує методологію “експлуатації та дослідження”, яка допомагає значно зменшити кількість експериментів, необхідних для картування та вивчення складних аспектів VIV.

Аспірант Діксія Фан почав проект, шукаючи спосіб зменшити кількість експериментів, які потрібно проводити вручну. Це призвело до розробки системи ITT.

Стаття була опублікована минулого місяця в журналі Science Robotics.

Фан зараз постдок, а проект був розроблений командою дослідників з програми MIT Sea Grant College та кафедри механічної інженерії MIT, École Normale Supérieure de Rennes та Браунського університету. Новий проект демонструє тип співробітництва, яке може відбуватися між людьми, комп’ютерами та роботами для прискорення наукових відкриттів.

ITT – це 33-футовий басейн, який працює без перерви чи зупинки. Дослідники хочуть побачити систему, використовувану в різних галузях, що може привести до створення нових моделей у нелінійних системах.

ITT дозволив Фану та його колегам вивчити ширший параметричний простір. “Якщо ми використовували традиційні методи для вивчення проблеми, яку ми вивчаємо, це зайняло б 950 років, щоб закінчити експеримент”, – пояснив він.

Для скорочення тривалого часу експерименту Фан та команда інтегрували алгоритм регресійного навчання Гауссового процесу в ITT. Завдяки цьому дослідники змогли зменшити кількість експериментів,必要их для отримання результатів, до декількох тисяч.

Роботизована система здатна автоматично проводити початкову послідовність експериментів. Потім вона бере частковий контроль над параметрами наступного експерименту.

Фан був нагороджений премією MIT Mechanical Engineering de Florez за “видатну винахідливість та творчу оцінку” при розробці ITT.

За словами Майкла Тріантафіллу, професора океанічних наук та інженерії, а також наукового керівника Фана, “дизайн Інтелектуального буксирного басейну Діксією Фаном є видатним прикладом використання нових методів для оживлення зрілих галузей”.

Тріантафілл був співавтором статті та директором програми MIT Sea Grant College.

“MIT Sea Grant витратив ресурси та профінансував проекти, що використовують методи глибокого навчання для океанічних проблем протягом декількох років, які вже дають результати”, – сказав він.

MIT фінансується Національним управлінням океанічних та атмосферних досліджень та адмініструється Національною програмою Sea Grant. Це партнерство між федеральними інститутами, яке поєднує дослідження та інженерію в MIT для допомоги у вирішенні океанічних проблем,

Інші учасники статті включають Джорджа Карніадакіса з Браунського університету, афілійованого з MIT Sea Grant; Гурвана Жодена з ENS Rennes; аспіранта MIT Ю Ма; та Томаса Консі, Луки Бонфільйо та Лілі Кейс з MIT Sea Grant.