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Redaktion: Heinz Schmitz


Tauchroboter sammeln Daten in der Tiefe

Tauchroboter "CARL-Bot"

Der Tauchroboter "CARL-Bot" beim Training im Wassertank (Quelle: caltech.edu)

 

In Schwärmen eingesetzte Tauchroboter sollen Umweltdaten in allen Meerestiefen sammeln, um mit möglichst geringem Energieaufwand voranzukommen. Zu dieser Entwicklung haben sich Forscher des California Institute of Technology (Caltech), der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich und der Harvard University zusammengetan.

 

"Müssen Weg allein finden"

"Wir können Tauchrobotern keine Daten über die lokalen Meeresströmungen liefern, die sie zum Navigieren benötigen, da wir sie von der Oberfläche aus nicht erkennen können", sagt John O. Dabiri, Caltech-Professor für Luftfahrt und Maschinenbau. "Wir können sie auch nicht fernsteuern, sie müssen ihren Weg allein finden." Die einzigen Daten, die ihnen beim Navigieren helfen, müssen sie mit Sensoren an Bord selbst sammeln. Auf dieser Basis müssen sie Entscheidungen darüber fällen, wohin sie driften und wie sie am effizientesten dorthin gelangen.

 

Um diese Aufgabe zu lösen, haben die Forscher auf Reinforcement Learning gesetzt - eine Form des maschinellen Lernens. Dabei entwickelt der Roboter Strategien und setzt sie in die Tat um. Ist sie zielführend, gibt es eine virtuelle Belohnung. Bei Menschen würde man sagen: Er sammelt Erfahrungen. Diese nutzt der Tauchroboter dann, um sich optimal zu bewegen.

 

 

Geringe Leistungsaufnahme

Die dazu nötige Software wird von Teensy verarbeitet, einem kleinen Microcontroller, der 30 Dollar kostet. Mit 0,5 Watt ist die Leistungsaufnahme so gering, dass eine Batterie ihn sehr lange mit Energie versorgen kann. In einer Simulation hat die Software gelernt, Wirbel im Wasser und Strömungen zur eigenen Fortbewegung zu nutzen. Diese Art der Navigation hat ein Analogon im Tierreich. Adler und Falken beispielsweise haben die Fähigkeit, Thermik zu finden, um sich dann auf der aufsteigenden Luft in höhere Gefilde bringen zu lassen.

 

Die Forscher waren überrascht, dass ihr Reinforcement-Learning-Algorithmus Navigationsstrategien erlernt hat, die noch effektiver sind als diejenigen, von denen angenommen wird, dass sie von Fischen im Ozean verwendet werden. Im Test spendierte das Team dem Teensy eine wasserdichte Hülle. Das Gebilde nannten sie "CARL-Bot". Der CARL-Bot trainiert jetzt in einem neu errichteten Wassertank auf dem Campus des Caltech, in dem künstliche Strömungen erzeugt werden.

(Quelle: pressetext.de)

 

Originalbeitrag:

https://www.caltech.edu/about/news/scientists-teach-ai-to-navigate-ocean-with-minimal-energy

 

Siehe auch:

https://www.caltech.edu/

https://ethz.ch/de.html

https://www.harvard.edu/

 

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