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環(huán)境保護(hù)踐行者，whoi這個(gè)機(jī)器人厲害了
【塑料機(jī)械網(wǎng) 熱點(diǎn)關(guān)注】 麻省理工學(xué)院和伍茲霍爾海洋研究所(whoi)的研究人員發(fā)明了一種自主機(jī)器人系統(tǒng)，它能有效地在廣闊、未經(jīng)勘探的水域中發(fā)現(xiàn)有科學(xué)意義但卻很難找到的采樣點(diǎn)。
環(huán)境科學(xué)家通常對(duì)在環(huán)境中有趣的位置或“大值”處收集樣本感興趣。一個(gè)例子可能是化學(xué)品泄漏的來源，該化學(xué)品的濃度高，并且大部分不受外部因素破壞。但是大值可以使得研究人員能拿到想要測(cè)量的任何可量化值，例如水深或暴露于空氣中的珊瑚礁部分。
部署大搜索機(jī)器人的努力受到效率和精度問題的困擾。通常，機(jī)器人會(huì)像割草機(jī)一樣來回移動(dòng)以覆蓋一個(gè)區(qū)域，這很費(fèi)時(shí)，而且會(huì)收集許多無趣的樣本。一些機(jī)器人感知并跟隨高濃度的軌跡到達(dá)泄漏源但他們可能會(huì)被誤導(dǎo)例如，化學(xué)物質(zhì)會(huì)被困在遠(yuǎn)離源頭的縫隙中并積聚起來，機(jī)器人可能會(huì)將這些高濃度的區(qū)域識(shí)別為源頭，但其實(shí)離這里還很遠(yuǎn)。
成功的探索
在智能機(jī)器人系統(tǒng)(IROS)會(huì)議上發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了“羽狀物”這一系統(tǒng)，使自主移動(dòng)機(jī)器人能夠更快速、更有效地將一個(gè)大值歸零。PLUMES機(jī)器人利用概率技術(shù)來預(yù)測(cè)哪些路徑可能導(dǎo)致大值，同時(shí)導(dǎo)航障礙物、移動(dòng)電流和其他變量。當(dāng)它收集樣本時(shí)，它衡量它所學(xué)的知識(shí)，以確定是繼續(xù)沿著一條有希望的道路前進(jìn)，還是搜索可能藏有更多有價(jià)值樣本的未知領(lǐng)域。
重要的是，PLUMES機(jī)器人到達(dá)目的地時(shí)不會(huì)被困在那些棘手的高濃度區(qū)域。”這很重要，因?yàn)楹苋菀渍J(rèn)為你找到了黃金，但實(shí)際上你找到了傻瓜的黃金，”作者之一、計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)和麻省理工-世界衛(wèi)生組織聯(lián)合項(xiàng)目的博士生維多利亞·普雷斯頓說。
研究人員建造了一艘以羽毛為動(dòng)力的機(jī)器人船，它成功地探測(cè)到巴巴多斯貝拉爾群島邊緣珊瑚礁中暴露深的珊瑚頭。也就是說，它位于淺的地方，這對(duì)研究太陽照射對(duì)珊瑚生物的影響很有幫助。在100個(gè)模擬試驗(yàn)中，在不同的水下環(huán)境中，虛擬PLUMES機(jī)器人還在分配的時(shí)間幀一致地收集七到八倍的大值，樣本比傳統(tǒng)的覆蓋方法確實(shí)多很多。
合著者作者Genevieve Flaspohler博士說：“我們的PLUMES機(jī)器人是先找到需要探索的，然后迅速集中于收集有價(jià)值的樣本。”。與普雷斯頓和弗萊斯波勒一起發(fā)表論文的還有：世界衛(wèi)生組織應(yīng)用海洋物理與工程系的科學(xué)家安娜p.m.米歇爾和約格什·吉爾達(dá)爾；以及美國(guó)航空航天學(xué)院和航空航天系的教授尼古拉斯·羅伊。
瀏覽漏洞探索權(quán)衡
PLUMES機(jī)器人的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是運(yùn)用各種技術(shù)，從概率到推理，在利用對(duì)環(huán)境的了解和探索可能更有價(jià)值的未知領(lǐng)域之間，找到一個(gè)*的復(fù)雜折衷方案。
Flaspohler說：“大限度的尋求大的挑戰(zhàn)是讓機(jī)器人能夠平衡從已經(jīng)知道的高濃度的地方開發(fā)信息，探索未知的地方。”如果機(jī)器人探索太多，它就不會(huì)收集到足夠多的有價(jià)值的樣本。如果它不夠探索，它可能完全錯(cuò)過大值。”
進(jìn)入到一個(gè)新的環(huán)境中，他們發(fā)明的這個(gè)PLUMES機(jī)器人使用一個(gè)稱為高斯過程的概率統(tǒng)計(jì)模型來預(yù)測(cè)環(huán)境變量，如化學(xué)濃度，并估計(jì)傳感不確定性，然后，PLUMES機(jī)器人可以走的可能路徑的分布，并使用估計(jì)值和不確定性來根據(jù)每條路徑允許機(jī)器人探索和利用的程度對(duì)其進(jìn)行排序。
首先，PLUMES機(jī)器人會(huì)選擇隨機(jī)探索環(huán)境的路徑。但是，每個(gè)樣本都提供了有關(guān)周圍環(huán)境中目標(biāo)值的新信息，例如化學(xué)物質(zhì)濃度高或深度淺的點(diǎn)。高斯過程模型利用這些數(shù)據(jù)來縮小機(jī)器人從給定位置到具有更高值位置的樣本的可能路徑。PLUMES機(jī)器人使用一種新的目標(biāo)函數(shù)，常用于機(jī)器學(xué)習(xí)，以大限度地獲得獎(jiǎng)勵(lì)，以調(diào)用機(jī)器人是否應(yīng)該利用過去的知識(shí)或探索新的領(lǐng)域。
“估算”路徑
在哪里收集下一個(gè)樣本，取決于系統(tǒng)從當(dāng)前位置“產(chǎn)生估算”所有可能的未來行為的能力。為此，它利用了Monte Carlo樹搜索(MCTS)的改進(jìn)版本，MCTS是一種為掌握圍棋和象棋等復(fù)雜游戲的人工智能系統(tǒng)提供動(dòng)力而推廣的路徑規(guī)劃技術(shù)。
MCTS使用一個(gè)決策樹-一個(gè)連接節(jié)點(diǎn)和線路的地圖來模擬一條路徑，或者一系列的移動(dòng)，以達(dá)到終的勝利動(dòng)作但在游戲中，可能路徑的空間是有限的。在未知環(huán)境中，隨著動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)變化，空間實(shí)際上是無限的，使得規(guī)劃變得極其困難研究人員設(shè)計(jì)了“連續(xù)觀測(cè)MCT”，它利用高斯過程和新的目標(biāo)函數(shù)來搜索這個(gè)龐大的空間中可能存在的真實(shí)路徑。
這個(gè)MCTS決策樹的根從一個(gè)“信念”節(jié)點(diǎn)開始，這是機(jī)器人可以立即采取的下一步該節(jié)點(diǎn)包含機(jī)器人在該點(diǎn)之前的整個(gè)動(dòng)作和觀察歷史然后，系統(tǒng)將樹從根擴(kuò)展到新的行和節(jié)點(diǎn)，查看導(dǎo)致探索和未探索區(qū)域的未來操作的幾個(gè)步驟。
然后，系統(tǒng)根據(jù)從以前的觀察中學(xué)習(xí)到的一些模式，模擬如果從每個(gè)新生成的節(jié)點(diǎn)中抽取一個(gè)樣本會(huì)發(fā)生什么。根據(jù)終模擬節(jié)點(diǎn)的值，整個(gè)路徑將獲得一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)，較高的值將等于更有希望的操作。所有路徑的獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)都回滾到根節(jié)點(diǎn)。機(jī)器人選擇得分高的路徑，邁出一步，收集一個(gè)真實(shí)的樣本然后，利用真實(shí)數(shù)據(jù)更新高斯過程模型，重復(fù)“幻覺”過程。
“只要系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生幻覺，認(rèn)為世界上看不見的地方可能有更高的價(jià)值，它就必須繼續(xù)探索，”Flaspohler說。當(dāng)它終收斂在一個(gè)點(diǎn)上時(shí)，它估計(jì)是大值，因?yàn)樗荒苎刂窂交糜X一個(gè)更高的值，于是它停止探索。
現(xiàn)在，研究人員正與WHOI的科學(xué)家合作，使用羽流驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人來定位火山地點(diǎn)的化學(xué)羽流，并研究北極融化的沿海河口的甲烷釋放科學(xué)家們對(duì)釋放到大氣中的化學(xué)氣體的來源很感興趣，但這些測(cè)試地點(diǎn)可以跨越數(shù)百平方英里。
普雷斯頓說：“他們可以(利用PLUMES機(jī)器人)花更少的時(shí)間探索這個(gè)巨大的區(qū)域，真正集中精力收集有科學(xué)價(jià)值的樣本。”
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