Морское дно
Фото: Gizmodo Australia

Алгоритм обучили учитывать риски и выгоды при исследовании сложных регионов морского дна

487
11 февраля 2019

Ученые Массачусетского Технологического Института разработали алгоритм, который позволяет автономным необитаемым подводным аппаратам (АНПА) учитывать риски и потенциальные выгоды от изучения неизвестного морского региона и таким образом лучше исследовать сложные, но важные для науки места Мирового океана. Новость об этом размещена на официальном сайте учебного заведения.

Сегодня об океанах Земли мы знаем гораздо меньше, чем о поверхности Луны или Марса. Морское дно усеяно подводными каньонами, вулканами, скалами, большинство из которых слишком опасны или недоступны для проходимости АНПА.

Ученые MIT разработали алгоритм, позволяющий автономным подводным аппаратам исследовать сложные места и при этом учитывать риски и потенциальные выгоды от изучения выбранного региона. Например, если робот, в задачу которого входит поиск нефтяного месторождения, приближается к глубоководному желобу и “видит” вблизи него нефтяные следы, алгоритм оценивает экономическую выгоду от данного региона и уровень опасности — вероятность столкновения с препятствиями, после чего выбирает оптимальный маршрут.

Алгоритм был представлен в конце января профессором факультета аэронавтики и космонавтики Массачусетского технологического института Брайаном Уильямсом и аспирантом Бенджамином Айтоном на конференции Ассоциации по развитию искусственного интеллекта в Гонолулу (Гавайи).

СМЕЛЫЙ ПУТЬ

Система американских ученых разработана для автоматической адаптации АНПА к окружающим условиям во время передвижения и для исследования тех или иных особенностей конкретного региона. Алгоритм позволяет в режиме реального времени вычислять риски столкновения с препятствием и оценивать шансы на научную или экономическую выгоду.

“Прежде чем приступить к миссии, мы даем указания алгоритму, на какой риск мы готовы пойти за определенный уровень вознаграждения”, — говорит Айтон. — “Если бы опасный путь привел нас, например, к большому полю гидротермальных жерл, мы бы рискнули и пошли сложным путем, но если исследуемый регион не обещает ничего хорошего, мы бы пошли по пути наименьшего сопротивления”

Чтобы рассчитать уровень риска предлагаемого маршрута и выгоду от исследования заданной области, алгоритм использует батиметрические данные, информацию о топографии дна океана, включая карту окружающих препятствий, а также учитывает данные инерциальной навигации АНПА и других его датчиков и приборов.

Если соотношение риска к выгоде соответствует определенному значению, заранее заданному учеными, то автономный подводный аппарат продвигается по установленному пути. В это же время он дополнительно строит карты новых маршрутов и оценивает риски и вознаграждения для каждого из построенных путей.

ПРОВЕРКА СИСТЕМЫ

Ученые уже проверили свою систему в ходе смоделированной миссии на глубине 15 метров при относительно высоких температурах. Они хотели узнать, как алгоритм спланирует маршрут для автономного подводного аппарата при трех различных сценариях приемлемого риска. Для исследования был выбран регион к востоку от Бостонской бухты. Во время испытаний использовались батиметрические данные, собранные Национальным управлением океанических и атмосферных исследований США (NOAA).

В сценарии с наименьшим приемлемым риском, предполагающим, что АНПА должен избегать любых проблемных участков, алгоритм построил консервативный путь, который «в регионе с наименьшей выгодой» построил полностью безопасный маршрут. Для остальных двух планов с более высоким приемлемым риском алгоритм наметил более сложные маршруты, пролегающие через узкую щель, которые, в конечном итоге, привели к области “с высоким вознаграждением”.

“Мы также проверили алгоритм при помощи 10000 численных моделирований, генерируя в каждой модели случайную среду, для которой планировались разные пути движения. Оказалось, что система “интуитивно” сравнивает потенциальные риски с вознаграждением и выбирает сложные маршруты только в том случае, если величина вознаграждения оправдывает этот риск”, — отмечает Бенджамин Айтон    

Ученые надеются, что в будущем их система может быть использована на автономных аппаратах для исследования окружающей среды на космических телах.

Сейчас же алгоритм будет применяться для поиска морских нефтяных месторождений, а также для исследований влияния изменения климата на коралловые рифы.   

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!
Связь с редакцией по электронной почте

Нашли ошибку? Пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Если вы заметили ошибку в тексте, пожалуйста, выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Источник: news.mit.edu

Всего комментариев: 0

ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ

Ваш email не будет опубликован.

девятнадцать + 17 =

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: