AI, sualtı araştırma verimliliğini artırmak için deniz canlılarından esinlenen okyanus planörleri tasarlar

Balık ve mühürler gibi deniz hayvanları, sıvı, enerji tasarruflu hareketleri nedeniyle uzun süredir okyanus mühendislerine sahiptir. MIT’in Bilgisayar Bilimi ve Yapay İstihbarat Laboratuvarı’ndan (CSAIL) ve Wisconsin-Madison Üniversitesi’nden araştırmacılar tarafından yönetilen bir ekibe göre, şimdi, araştırmacılar bu deniz hayvanlarına yöneliyorlar. Yapay zeka, daha az dirençle sudan geçen formları tasarlamak için uzun süreli okyanus keşiflerini daha verimli hale getirdiler. Bunlar planörler3D baskı yoluyla üretilen, akımlar, tuz seviyeleri ve iklim etkileri üzerinde daha iyi veri toplama vaat ediyor.

Yapay zeka ile çalışan 3D tasarımlar, deniz yaşamı formlarından esinlenerek enerji tasarruflu sualtı planörleri yaratın

Bir şekilde çalışmak Arxiv Preprint Server’da yayınlanan ekip, çok sayıda yeni 3D planör şekilini oluşturmak ve simüle etmek için makine öğrenimini kullandı. Dijital olarak değiştirilmiş versiyonlarla denizaltılar ve köpekbalıkları gibi geleneksel modelleri karşılaştırarak, algoritmaları farklı tasarımların çeşitli “saldırı açılarında” nasıl davrandığını öğrendi. Bir sinir ağı daha sonra her bir şeklin kaldırma / drag oranını değerlendirerek su yoluyla verimli bir şekilde kayma olasılığı en yüksek olanları belirledi. Bu şekiller daha sonra enerji kullanımını en aza indiren hafif malzemeler kullanılarak üretildi.

Testlerde, biri iki kanatlı bir düzlem gibi, diğeri dört yüzgeçli bir düz balık gibi-hem rüzgar tünellerinde hem de su altında inşa edildi ve check edildi. Anahtar donanım, yer değiştirmeler sırasında açıyı hareket ettirmek için bir pompa ile yüzdürme kontrolü ve bir kütle vites değiştiricisi de dahil olmak üzere planörlerle entegre edildi. Daha iyi şekillere ve kaldırma-drag oranlarına sahip yeni planörler, geleneksel torpido şekilli tiplerden daha az güçle daha fazla seyahat edebilir.

Ekip, yaptıklarının sadece yeni tasarım türlerini mümkün kılmakla kalmayıp aynı zamanda tasarım sürelerini azalttığını ve fiziksel prototipleme gerektirmediğinden maliyeti azalttığını da sözlerine ekledi. Projede bir MIT Postdoc ve ortak lider yazarı Peter Yichen Chen, “Bu yüksek şekil çeşitliliği daha önce araştırılmadı” dedi. Ayrıca AI boru hattlarının, insanların manuel olarak tasarım yapması için “çok vergilendirici” check formlarına izin verdiğini kaydetti.

Gelecek planları, daha ince ve daha fazla manevra yapılabilir planör üretmek ve AI sistemini daha yapılandırılabilir seçeneklerle geliştirmektir. Araştırmacılar, bu gibi akıllı biyo -parçalanmış araçların, endüstriyel faaliyetin yoğun talepleriyle hızlı bir şekilde değişen dinamik okyanus ortamlarını incelemek için gerekli olacağını ve sonuçta Dünya’nın son sınırını keşfetmemiz için daha esnek ve verimli yollar sunacağını söylüyor.