CARL-Bot は効率的な推進のために水中の渦リングに乗る方法を学習します

アンドリュー・コルセリ

研究者らはCARLボットに、乱気流と戦うのではなく、水中の渦の輪に乗ることができるように自らを配置するよう教えた。 (画像:Gunnarson/Dabiri/カリフォルニア工科大学)

航空学・機械工学の100周年教授であるジョン・ダビリ（博士号'05）が率いるカリフォルニア工科大学の科学者たちは、クラゲが海を横断して垂直に登るという自然の能力を利用し、クラゲに電子機器と義足の「帽子」を装備させ、航海中に小さな積載物を運び、その発見を水面に報告できるようにしている。これらのバイオニッククラゲは、遭遇する潮流の満ち引きと戦わなければなりませんが、脳のない生き物は目的地までの最適な移動方法を決定することができず、一度展開されると遠隔制御することはできません。

「増強されたクラゲが優れた海洋探検家であることはわかっていますが、彼らには脳がありません」とダビリ氏は言う。 「したがって、私たちが取り組んできたことの 1 つは、これらのシステムに水中で意思決定を行う能力を注入した場合に、その脳がどのように見えるかを開発することです。」

現在、ダビリ氏と彼の元大学院生で、現在ブラウン大学に在籍しているピーター・ガナーソン氏（博士号'24）は、その意思決定プロセスを簡素化し、ロボット、または潜在的には強化されたクラゲが、海流によって生み出される乱流と戦うのではなく、それに乗れるように支援する方法を見つけ出した。研究者らは最近、PNAS Nexus 誌に研究結果を発表しました。 .

この研究のために、Gunnarson は研究室の古い友人である CARL-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning roBot) に戻りました。 Gunnarson 氏は、ボットのナビゲーション技術に人工知能を組み込む作業の一環として、数年前に CARL-Bot を構築しました。しかし、Gunnarson 氏は最近、このようなシステムに水中で意思決定をさせる AI よりも簡単な方法を見つけ出しました。

「私たちは、水中ビークルが推進力として乱流を利用できる方法をブレインストーミングしており、乱流が問題となるのではなく、これらの小型ビークルにとって利点になるのではないかと考えました」とガナーソン氏は述べました。

Gunnarson 氏は、電流がどのようにしてロボットを動かすかを正確に理解したいと考えていました。彼は、カリフォルニア工科大学のキャンパスにあるグッゲンハイム航空研究所にあるダビリの研究室にある長さ16フィートのタンクの壁にスラスターを取り付け、いわゆる渦リング（基本的に水中の煙の輪に相当するもの）と呼ばれるものを繰り返し発生させた。渦リングは、水中探検家が海の混沌とした流体の流れの中で遭遇する可能性のある撹乱の種類をよく表しています。

Gunnarson 氏は、CARL-Bot に搭載された 1 つの加速度計を使用して、CARL-Bot がどのように移動し、渦のリングによって押し流されているかを測定し始めました。彼は、時々、ロボットが渦の輪に巻き込まれ、タンクの向こう側に押しのけられることに気づきました。彼と彼の同僚は、この効果が意図的に行われる可能性があるのではないかと考え始めました。

これを調査するために、チームは CARL が渦リングの相対位置を検出し、ガナーソン氏の言葉を借りれば「基本的にタンク内を無料で飛び乗って乗車できる」位置に位置決めするのに役立つ簡単なコマンドを開発しました。あるいは、ボットは、ボルテックス リングに押されたくないので、ボルテックス リングの邪魔にならないようにすることもできます。

こちらは独占的な技術ブリーフです。 Gunnarson とのインタビュー。長さと明瞭さのために編集されました。

技術概要 :CARL-Bot に位置決めを教える際に直面した最大の技術的課題は何ですか?

グンナーソン :この種の問題の厄介な点は、感知と意思決定の両方が関係することです。したがって、このロボットが水槽内で発生させている流れを利用するには、そこに流れがあることを認識し、それを感知したときに何をするかを決定する必要があります。したがって、最も難しい部分は、ロボットがどのような種類の信号を感知し、それらの特定の信号に応答して何ができるかを理解することであったと思います。特定の信号を感知すると特定の方向に泳ぐことができ、ロボットは周囲の流れを推進力として利用できることが偶然わかったのは少し幸運でした。

技術概要 :渦輪をどのように検出するのか、またどのように保持するかどうかを決定するのかを簡単に説明していただけますか?

グンナーソン :まず第一に、渦リングは海洋や大気中で見られる多くの乱流の実験的な類似物であると言いたいと思います。これは、研究室で使用できる再現性の高いバージョンです。基本的には煙の輪のようなものです。これはロボットに搭載された加速度計を使用しているので、ロボットは、近づいてくるこの垂直構造物によって、ほぼ小さな円を描くように押し回されていることを感知することができます。それで、想像してみると、竜巻が通り過ぎると、物が巻き上げられ、回転するのがわかります。それと同じような考え方ですね。したがって、この渦輪によって回転している、または押し回されていることが認識されると、「よし、渦輪はこの方向にある」と知るのに十分な情報が得られます。

したがって、ロボットが正しい方向に進んでいるために乗り物に乗りたい場合は、「この流体の竜巻に向かって泳ごう」と決定できます。しかし同様に、この構造が間違った方向に進んでいる場合、ロボットは「ああ、巻き込まれないように反対方向に泳ぎたい」と決定することができます。これは、将来の乗り物に組み込まれるこの種の意思決定であり、希望する方向に応じて流れに乗るか回避するかを決定することが期待されます。

技術概要 :私が触れなかった他に何か追加したいことはありますか?

グンナーソン :エンジニアは通常、旅客機などの従来の乗り物を検討し、その効率が 1% 程度向上することに興奮しているため、これは興味深い研究分野です。しかし、これらの小型自動運転車について言えば、流れや突風とよりインテリジェントに相互作用することで得られる潜在的な利益は非常に大きくなる可能性があります。したがって、これは、これらの小さな自律システムによって促進される新しい研究分野であり、将来的には非常に大きな利益をもたらすと私は考えています。

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