Тарган з AI-допомогою у пошуках та рятуванні

Міжнародні дослідники робототехніки розробили систему пошуку та рятування (USAR), яка використовує “керований” живий тарган для транспортування мініатюрної системи виявлення виживших з використанням машинного навчання та інфрачервоної техніки через інші нездоланні катастрофічні сценарії.

Система є спільною роботою дослідницьких відділів Сінгапуру, Китаю, Німеччини та Великої Британії. Вона використовує таргана Мадагаскару як транспортний засіб і має достатньо потужності, щоб працювати протягом декількох годин.

Джерело: https://arxiv.org/abs/2105.10869

Гібридна система рятування включає модель машинного навчання для виявлення людини, яка була навчена на інфрачервоних зображеннях, і живить рухому інфрачервону систему виявлення, яка може працювати автономно за необхідності, повідомляючи про знайдених виживших до базової оперативної станції.

Обмежені місцеві ресурси

Фреймворк машинного навчання вимагає роботи на надзвичайно обмежених ресурсах: тільки 191,8 кБ статичної оперативної пам’яті та 1988 кБ флеш-пам’яті залишаються для системи з загальних вимог до потужності пристрою, який також повинен забезпечувати електричний стимул для таргана.

Три функціональні блоки “рюкзака” таргана, зображені вище, включають бездротовий стимул, основний контролер та периферійні компоненти, з інфрачервоним системою машинного навчання та навігаційною функціональністю, вбудованою в основний контролер. Схема пристрою була розділена на кілька компонентів, щоб краще відповідати геометрії таргана.

Тарган Мадагаскару (один з найбільших видів у світі, з максимальною вантажопідйомністю 15г) керується малими електричними шоками, які направляють його в одну чи іншу сторону, реалізовані чотирма електродами, імплантованими в антени (церкі) та в черевну порожнину таргана. Електроди закріплені бджолиним воском.

Додавання AI до пошуку та рятування тарганів

Нова ініціатива розвиває попередню роботу Університету Каліфорнії в Берклі та Сінгапурського технологічного університету Наньян, які вперше запропонували використовувати керованих жуків у сценаріях пошуку та рятування.

2016 рік дослідження контролю польоту жука. Джерело: https://www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

Хоча жуки мають додаткову можливість польоту, їхня вантажопідйомність зменшується, знижуючи потенційні можливості бортових технологій, і підвищуючи вимоги до споживання енергії до критичного рівня, особливо у випадку, коли необхідно запускати алгоритм машинного навчання.

Бортовий автономний систем виявлення людини використовує модель класифікації зображень, що використовує машини опорних векторів (SVM) та гістограму орієнтованих градієнтів.

Рух таргана направляється інтегрованою навігаційною системою, яка спрямовує “біоробота” до заздалегідь визначеної мети без будь-яких знань про перешкоди. Найбільша частина навігаційних навичок таргана сама собою вирішує більшість проблем у досягненні іншої недоступної ділянки.

Джерело: https://arxiv.org/abs/2105.10869

Бортовий інфрачервоний пристрій захоплює зображення з частотою 1 Гц, працюючи успішно у темних зонах, і бездротово повідомляє про знайдених виживших до командного центру в режимі реального часу. Для збереження енергії система аналізу зображень починає працювати тільки у разі позитивного інфрачервоного сигналу.

Модель займає лише 18,3 кБ флеш-пам’яті та 52,2 кБ статичної оперативної пам’яті, досягнувши часу обчислень 95 мілісекунд. Розумний час обробки інформації є необхідним у сценарії пошуку та рятування, оскільки віддалені інфрачервоні сигнали могли б бути пропущені під час обробки інтервалу, коли тарган змінює напрямок і перетинає місцевість.

Система також включає сенсори для моніторингу температури, вологості та рівня CO2, щоб повідомляти про місцеві умови для можливої спроби рятування, і щоб дозволити командному центру відвести тварину від будь-якої ситуації, яка могла б загрожувати їй.

Тестування у симульованих територіях

Система була протестована у симульованому сценарії катастрофи (зображення вище), з ефективним переміщенням перешкод, крім деяких особливо складних конфігурацій, що включають стрімкі підйоми, оскільки тарган знаходиться у позиції вагової недоліки через прикріплене обладнання.

Архітектура навігації спочатку мала тенденцію застрявати на важких перешкодах, таких як ситуації, у яких навіть тарган не міг продовжувати рух, і дослідники згодом розробили передбачувальну систему навігації зворотного зв’язку для покращення результатів у разі високих перешкод. Система досягла 100% успішності у середовищах з відсутніми або низькими перешкодами, і вищої успішності з високими перешкодами.

Коли сталася невдача, дослідники роблять висновок, що це можна виправити шляхом збільшення тривалості експерименту, хоча це логічно має наслідки у часокритичному сценарії пошуку та рятування.

Інфрачервоний вигляд

Бортовий інфрачервоний камера має скромні характеристики, працюючи при роздільній здатності 32×32 пікселя з кутом огляду 90 градусів. Зображення, коли вони спрацьовують, передаються через медіанний фільтр шumu.

Система досягає 87% успішності у розрізненні людських об’єктів від інших типів теплових сигналів, збільшуючись до 90% у радіусі 0,5 м та 1,5 м.

Через обмеження енергії та розміру мікросхеми початкове дослідження не включає бортову систему локалізації, і тому не можливе відстеження положення таргана в режимі реального часу. Дослідники пропонують, що.dead reckoning можна реалізувати як енергозберігаюче рішення, з низькоенергетичними сигналами локалізації, переданими назад до командного центру, у майбутніх реалізаціях.

Таргани як оператори пошуку та рятування

Останні десять років принесли ряд дослідницьких проектів, спрямованих на використання стійкості та навігаційної потужності тарганів для створення гібридних або чисто роботизованих систем пошуку та рятування. Окрім роботи 2016 року, пов’язаної з жуками, яка передує цій останній ініціативі, було багато спроб відтворити інсектоподібні можливості у чисто роботизованій формі.

До них належить проект дослідження 2019 року з Університетом Каліфорнії, який запропонував простий роботизований пристрій, заснований на принципах таргана, один з перших проектів свого роду, який займався надзвичайною крихкістю роботизованих тарганів.