Группа учёных из Гарварда, США, Калифорнийского технологического института, США, и Высшей технической школы Цюриха, Швейцария, разрабатывает ИИ, который позволит автономным океанским дронам самостоятельно ориентироваться в течениях и плыть с их помощью, а не против них.

На данный момент практика показывает, что роботами, спускающимися на глубину более шести тысяч метров, становится практически невозможно управлять. Меж тем, на такой глубине существуют сильные течения, о которых невозможно получить данные с поверхности и сведения о которых, соответственно, невозможно занести в память дрона. Для решения этой проблемы учёные постановили разработать алгоритмы, которые помогут роботу самостоятельно принимать решения о смене курса.

Учёных вдохновила природа – некоторые рыбы используют информацию о течениях для передвижения на глубине. К примеру, рыбки данио, чьи боковые линии чувствительны к скорости течения, а также помогают им обнаруживать препятствия под водой. Некоторые виды тюленей охотятся и ориентируются на такой глубине, куда уже не попадают солнечный свет, благодаря своим чувствительным вибриссам.

Образец нового дрона получил название CARL-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning Robot). Для его реализации ученые выбрали модель машинного обучения с подкреплением – она позволяет формировать опыт, основываясь на информации, получаемой в реальном времени, а не на статичном предустановленном наборе данных. Также использование модели обучения с подкреплением позволяет написать производительный и оптимизированный код. В ходе работы инженерам удалось уместить ПО в память микроконтроллера Teensy. Производительность ИИ была протестирована с помощью технологий компьютерного моделирования.

Во время обучения ученые использовали вихревые потоки воды с разнонаправленным движением. В итоге удалось научить искусственный интеллект ориентироваться в таких условиях и использовать области с низкой скоростью движения течения для того, чтобы двигаться вместе с потоком. Подобный способ передвижения чем-то напоминает полеты орлов и ястребов в воздушном потоке, когда птицы выбирают максимально выгодное положение для перелетов на длинные расстояния без применения дополнительных усилий.

Также ученые подчеркнули, что технология еще находится на раннем этапе развития и сейчас перед командой исследователей стоит задача провести испытания на всех разновидностях океанических течений, которые могут повстречаться в реальных условиях. Уже полученный результат доказывает потенциальную эффективность моделей обучения с подкреплением в вопросах навигации. Также инженеры рассказали о том, что соорудили в кампусе Калифорнийского университета двухъярусный резервуар с водой для практических опытов и уже начали проводить испытания в нем.

Источники: Хабр, Caltech