Gdy na wyspie zabraknie prądu, tradycyjne metody lokalizowania przerw w podwodnym kablu zasilającym mogą stanowić spore wyzwanie. Wcześniej wymagało to przeciągnięcia całej linii lub użycia zdalnie sterowanych pojazdów (ROV) do jej skanowania. Ale co by było, gdyby istniało inteligentniejsze podejście? Projekt prowadzony przez MIT Lincoln Laboratory bada tę możliwość, koncentrując się na zaprojektowaniu autonomicznego pojazdu podwodnego (AUV), który może mapować linię i identyfikować lokalizację usterki.
Ten pionierski projekt jest częścią finansowanego wewnętrznie portfolio badawczo-rozwojowego skupiającego się na systemach autonomicznych, obsługiwanego przez MIT's Grupa zaawansowanych systemów i technologii podwodnych. Jego misją jest optymalizacja misji morskich dla amerykańskiego wojska, począwszy od inspekcji i naprawy infrastruktury krytycznej po działania poszukiwawczo-ratownicze, wejście do portu i operacje przeciwminowe. Wszystko to dzięki skutecznemu połączeniu mocnych stron ludzi i robotów.
Jednak idealna podwodna interakcja człowiek-robot nadal stanowi poważne wyzwanie. “Nurkowie i pojazdy AUV zazwyczaj nie współpracują ze sobą pod wodą” - mówi główny badacz Madeline Miller. Zadania takie jak naprawa podwodnej infrastruktury lub dezaktywacja min zwykle wymagają zaangażowania człowieka, ponieważ nawet pojazdy ROV nie są w stanie dorównać ludzkiej finezji. Trudne warunki sprawiają, że szybki ruch i złożone obliczenia umysłowe są trudne dla ludzi, pomimo ich doskonałych zdolności rozpoznawania obiektów. Roboty, choć nie są zwinne, dysponują większą mocą obliczeniową, szybką mobilnością i lepszą wytrzymałością.
Aby pogodzić zdolności człowieka i robota, Miller i jej zespół opracowują sprzęt i algorytmy do podwodnej nawigacji i percepcji. Nurkowie często mają tylko kompas do orientacji i liczą swoje kopnięcia, aby śledzić odległość. Wczesna orientacja może być trudna w mętnych warunkach. Roboty muszą dokładnie postrzegać swoje otoczenie, aby pomagać nurkom, ale czujniki optyczne zmagają się z ciemnością i zmętnieniem wody. Czujniki akustyczne generują nieprecyzyjne obrazy, podkreślając jedynie kształty i cienie.
Pomimo tych wyzwań, zespół z zapałem poszukuje rozwiązań dla nawigacji i percepcji w nieznanych podwodnych lokalizacjach. Wdrożyli oni prace prowadzone przez Grupa robotyki morskiej MIT, prowadzony przez John Leonard, w celu opracowania algorytmów promujących współpracę nurka z pojazdem AUV. Algorytmy te zostały zaimplementowane w odpowiednim AUV i wypróbowane w praktycznych warunkach oceanicznych, przy użyciu łodzi pomocniczej jako surogatu nurka przed przystąpieniem do pracy z rzeczywistymi nurkami.
Wczesne testy wykazały, że prądy oceaniczne wymagają większych możliwości wykrywania. Pojazd musi często określać zasięg do nurka, aby uzyskać skuteczne oszacowanie pozycji w czasie. Rzeczywiste siły oceaniczne komplikują jednak optymalizację.
Zespół pracuje obecnie nad klasyfikatorem AI do przetwarzania danych optycznych i sonarowych w trakcie misji, wzywając człowieka do niepewnych klasyfikacji. Ta pętla sprzężenia zwrotnego wymaga podwodnego modemu akustycznego do komunikacji nurek-AUV. Komunikacja podwodna stanowi jednak wyzwanie ze względu na ograniczoną szybkość transmisji danych, co zmusza zespół do zbadania technik kompresji danych w ramach tych ograniczeń.
Szeroko zakrojone testy z udziałem nurków miały miejsce w różnych lokalizacjach w przybrzeżnej Nowej Anglii, w tym na otwartym oceanie w pobliżu Portsmouth w stanie New Hampshire. Zespół wykorzystał urządzenie University of New Hampshire's Gulf Surveyor oraz Gulf Challenger przybrzeżne statki badawcze jako surogaty nurków. Wreszcie, zeszłego lata przeprowadzono testy sprzętu z udziałem prawdziwych nurków na Michigan Technological University. Centrum Badań Wielkich Jezior.
Ponieważ ten przełomowy projekt zbliża się do końca, zespół ma nadzieję na pozyskanie zewnętrznego sponsora, który będzie kontynuował ich wysiłki i przekaże ich pracę partnerom wojskowym lub komercyjnym. Zadanie jest ogromne, ponieważ nasz współczesny świat w dużej mierze opiera się na podwodnych kablach telekomunikacyjnych i energetycznych. Ochrona tych kabli przed zakłóceniami i utrzymanie strategicznej przewagi USA pod wodą wymaga połączenia wysokiej jakości sztucznej inteligencji i ludzkich zdolności.
Jeśli Twoja firma bada automatyzację AI, odwiedź stronę implementi.ai aby odkryć potencjalne możliwości. Więcej informacji na temat tego niesamowitego badania można znaleźć w oryginalnym artykule na stronie MIT News.
Ta strona używa plików cookie.