Tauchroboter sammeln Daten in der Tiefe

Meeresströmungen werden in gezielter Weise ausgenutzt, um Energie effektiv zu sparen

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

Pasadena/Zürich/Harvard (pte002/10.12.2021/06:05)

Tauchroboter, die künftig in ganzen Schwärmen eingesetzt werden sollen, um Umweltdaten in allen Meerestiefen zu sammeln, werden sich selbstständig Meeresströmungen anvertrauen, um mit möglichst geringem Energieaufwand voranzukommen. Zu dieser Entwicklung haben sich Forscher des California Institute of Technology https://www.caltech.edu (Caltech) in Pasadena, der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich https://ethz.ch/de.html und der Harvard University https://www.harvard.edu/ im US-Bundesstaat Massachusetts zusammengetan.

[b]Selbst ist der Tauchroboter[/b]

„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.

[b]Sonderform des Maschinellen Lernens[/b]

Um diese Aufgabe zu lösen setzen die Forscher auf Reinforcement Learning, 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.

[b]Adler und Falken können es auch[/b]

Die dazu nötige Software wird von Teensy verarbeitet, einem kleinen Microcontroller, den man für 30 Dollar kaufen kann. Mit 0,5 Watt ist die Leistungsaufnahme so gering, dass eine Batterie ihn sehr lange mit Energie versorgen kann. In einer Computersimulation lernte die Software, 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.

[b]Training in einem neuen Wassertank[/b]

Die Forscher überraschte es, dass ihr Reinforcement-Learning-Algorithmus Navigationsstrategien erlernen konnte, 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" (Caltech Autonomous Reinforcement Learning Robot). Der CARL-Bot trainiert jetzt in einem neu errichteten Wassertank auf dem Campus des Caltech, in dem künstliche Strömungen erzeugt werden.

Aussender:	pressetext.redaktion
Ansprechpartner:	Wolfgang Kempkens
Tel.:	+43-1-81140-300
E-Mail:	kempkens@pressetext.com
Website:	www.pressetext.com