による 米国海洋大気庁、まだ調査されていない海の部分は80％以上です。 本当に満足する前に、私たちはまだ何キロも何キロもの表面を知り、マッピングする必要があります。
それでも、海を探索することは思ったほど簡単ではありません。
船だけでは、そのような仕事をするには遅すぎ、費用がかかりすぎます。 彼らは、巨大な青を探索するために頼ることができる味方である、追加の助けを必要としています.
ここで技術が活躍し、海とそのすべての秘密を制御して、深く潜ることができる水中ロボットの生産が行われます。
これは彼が信じていることです ジョン・O・ダビリ、カリフォルニア工科大学の航空学および機械工学の教授。 彼のチームのプロジェクトは、 CARL-ボット （Caltech Autonomous Reinforcement Learning Robot）、手に過ぎない水生ロボット。
CARL は内蔵のマイクロプロセッサを搭載しているため、自由に動き、観察したことをすべて記録できます。 未発見の深海に行くことができる小さなカメラで、科学者に研究の成果をもたらします。
CARLの記憶とその機能
CARLウォーターロボットは、カリフォルニア工科大学の大学院生に発明を負っています ピーター・グンナルソン、Dabiri研究所でそれを生産しました。
現在、CARL はいくつかの小さな変更を受けています。 外部からの制御を必要とせずに、彼が自分の方向を定め、海を一人でナビゲートできることが重要です。
ガンナーソンはコンピューター科学者に助けを求めた ペトロス・コムツァコス、CARLの人工知能アルゴリズムを開発することに成功した彼は、環境の変化と過去の経験に基づいて自分自身の方向性を教えることができる可能性があります.
ネイチャー·コミュニケーションズ 今週だけ彼らの研究を発表し、プロジェクトの並外れた性質を示しました。
Koumoutsakos によって開発されたアルゴリズムは、ロボットの記憶、つまりその「記憶」を活用します。 ダビリが確認したように、目標は「この情報を使用して、将来同じ状況に対処する方法を決定します"
研究室はまだ本格化しており、科学者たちはCARLが本当に仕事を成し遂げるかどうかを解明しようとしています。
以下は、プロジェクトについてカリフォルニア工科大学が残したプレゼンテーションです。
さまざまなテストを実行するために、チームは CARL をタンク内に配置し、そこを航行するための水平方向の流れを生成できる小さなジェットを備えています。
テスト中は、負荷の調整と軽減にも対応します。 感覚 CARLによる。
ロボットに次のようなツールが装備されている場合 LiDAR またはカメラの場合、バッテリーを交換する前に海に長時間留まる能力は非常に制限されます. センサーの負荷を軽減することで、研究者はCARLの使用時間を増やし、より良い結果を得ることができます。
海を探索する「生物クラゲ」プロジェクト
CARL のソフトウェアは、信じられないほど複雑であるため、他の革新的なプロジェクトの「先駆者」として機能する可能性があります。
昨年、Dabiri のグループ (今も同じグループ) は、電気ザッピングを使用して動物の動きを制御する研究を発表しました。 クラゲ .
CARL のようなチップを追加することで、研究者は海を越えてクラゲをより適切に誘導できるようになります。
ロボットとは異なり、クラゲには深さの制限がなく、事実上あらゆる場所に到達できます。
CARL は、はるかに大規模なプロジェクトの始まりにすぎません。これにより、海面の隅々まで詳細に観察できるようになります。 Dabiri のビジョンは素晴らしく、熱心です。次の更新を待つ必要があります。
いつの日か、10.000 または XNUMX 万の CARL (それぞれに別の名前を付けることにします) がすべて海に流れ込み、現在は同時にアクセスできない領域を測定して、時間分解された画像を取得することを想像するかもしれません。海がどのように変化しているか。 (...) 気候予測のモデル化だけでなく、海洋の仕組みを理解することも非常に重要です。
