nach dem Nationale ozeanische und atmosphärische Organisationbeträgt der noch zu erforschende Anteil des Ozeans mehr als 80 %. Wir müssen noch Kilometer um Kilometer Oberfläche kennen und kartieren, bevor wir wirklich zufrieden sein können.
Dennoch ist die Erkundung der Meere nicht so einfach, wie es sich anhört.
Schiffe allein sind dafür zu langsam und zu teuer. Sie brauchen eine zusätzliche Hilfe, einen Verbündeten, auf den sie sich verlassen können, um das unermessliche Blau zu erkunden.
Hier kommt die Technologie ins Spiel, mit der Herstellung von Wasserrobotern, die in der Lage sind, tief zu gehen und den Ozean und all seine Geheimnisse zu kontrollieren.
Das glaubt er John O. Dabiri., Professor für Luftfahrt und Maschinenbau am California Institute of Technology. Das Projekt seines Teams führte zur Gründung von Carl-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning Robot), ein Wasserroboter, kaum mehr als eine Hand.
CARL wird von einem internen Mikroprozessor angetrieben, der es ihm ermöglicht, sich frei zu bewegen und alles aufzuzeichnen, was er beobachtet. Eine winzige Kamera, die in die unentdeckten Tiefen des Ozeans vordringen kann und Wissenschaftlern etwas zum Arbeiten gibt.
CARLs Gedächtnis und seine Funktionsweise
Der CARL-Wasserroboter verdankt seine Erfindung dem Caltech-Absolventen Peter Gunnarson., die es in den Dabiri-Labors herstellte.
Im Moment erfährt CARL einige kleine Änderungen. Es ist wichtig, dass er sich selbst orientieren und den Ozean alleine navigieren kann, ohne dass es einer externen Kontrolle bedarf.
Gunnarson bat den Informatiker um Hilfe Petros Koumoutsakos., der es geschafft hat, Algorithmen für künstliche Intelligenz für CARL zu entwickeln, die ihm möglicherweise beibringen können, sich anhand von Veränderungen in der Umgebung und vergangenen Erfahrungen zu orientieren.
Nature Communications veröffentlichten ihre Forschungsergebnisse erst in dieser Woche und demonstrierten den außergewöhnlichen Charakter des Projekts.
Die von Koumoutsakos entwickelten Algorithmen nutzen das Gedächtnis des Roboters, seine „Erinnerungen“. Das Ziel ist, wie Dabiri bestätigt, "Verwenden Sie diese Informationen, um zu entscheiden, wie Sie in Zukunft mit denselben Situationen umgehen möchten"
Das Labor ist noch in vollem Gange und Wissenschaftler versuchen herauszufinden, ob CARL die Arbeit wirklich erledigen wird.
Unten die von Caltech hinterlassene Präsentation über das Projekt.
Um die verschiedenen Tests durchzuführen, platziert das Team CARL in einem Tank mit kleinen Düsen, die in der Lage sind, horizontale Strömungen zu erzeugen, durch die man navigieren kann.
Während der Tests kümmern wir uns auch um die Regulierung und Entlastung der sensori von CARL.
Wenn ein Roboter mit Werkzeugen ausgestattet ist, wie z LiDAR oder Kameras, ist seine Fähigkeit, lange im Meer zu bleiben, bevor die Batterie gewechselt werden muss, ziemlich begrenzt. Durch eine Entlastung der Sensoren könnten die Forscher die Nutzungsdauer von CARL verlängern und deutlich bessere Ergebnisse erzielen.
Das Projekt „Bionic Jellyfish“ erkundet den Ozean
Die Software von CARL könnte angesichts ihrer unglaublichen Komplexität als „Wegbereiter“ für weitere innovative Projekte dienen.
Letztes Jahr veröffentlichte die Gruppe von Dabiri – immer noch dieselbe Gruppe – Forschungsergebnisse über die Verwendung von elektrischem Zappen, um die Bewegungen von a Meduse .
Das Hinzufügen eines CARL-ähnlichen Chips würde es Forschern ermöglichen, Quallen besser über den Ozean zu führen.
Im Gegensatz zu Robotern hätten Quallen keine Tiefenbegrenzung, sie könnten praktisch jeden Ort erreichen.
CARL ist nur der Anfang eines viel größeren Projekts, das es uns ermöglichen wird, jeden Winkel der Meeresoberfläche genau zu beobachten. Dabiris Vision ist großartig und begeistert, wir müssen nur auf die nächsten Updates warten.
Sie könnten sich vorstellen, dass eines Tages 10.000 oder eine Million CARLs (wir werden ihnen unterschiedliche Namen geben, denke ich) alle in den Ozean gehen, um Regionen zu vermessen, die wir heute einfach nicht erreichen können, um gleichzeitig ein zeitaufgelöstes Bild zu erhalten wie sich das Meer verändert. (...) Es wird wirklich wichtig sein, Klimavorhersagen zu modellieren, aber auch zu verstehen, wie der Ozean funktioniert.
