Científicos del Instituto de Tecnología de California (EE. UU.), La Escuela de Tecnología de Zurich (Suiza) y Harvard (EE. UU.) Están desarrollando inteligencia artificial que permitiría que los drones oceánicos autónomos usen las corrientes para ayudar al movimiento, en lugar de nadar contra ellas.
Los ingenieros se enfrentaron a un problema al explorar las profundidades del océano con drones: es casi imposible controlar los dispositivos a una profundidad de más de 6 mil metros. A tal distancia de la superficie del agua, las corrientes submarinas tienen su efecto, impidiendo el pilotaje. Además, los datos sobre el comportamiento de las corrientes no se pueden pregrabar en la memoria del dron, ya que no se pueden detectar con precisión desde la superficie. Para resolver el problema, los científicos se propusieron la tarea de desarrollar dispositivos que pudieran tomar decisiones sobre el movimiento de forma independiente.
Para diseñar el dron, los ingenieros se inspiraron en soluciones naturales: algunas especies usan información de flujo para navegar bajo el agua. Por ejemplo, el pez cebra depende de las líneas laterales de su cuerpo para determinar la velocidad actual y detectar obstáculos, y algunas especies de focas pueden cazar en completa oscuridad con sus bigotes, revelando su posición en el agua. El prototipo terminado del dron desarrollado se denominó CARL-Bot (Robot de aprendizaje de refuerzo autónomo de Caltech).
Al implementar IA para el dron, los científicos eligieron un modelo de aprendizaje automático de refuerzo. El punto es que las formas de aprendizaje por refuerzo experimentan la información recibida en tiempo real, mientras que otros modelos aprenden de un conjunto de datos estáticos. Además, el uso de un modelo de aprendizaje por refuerzo le permite escribir código productivo y optimizado. En el transcurso del trabajo, los ingenieros lograron encajar el software en la memoria del microcontrolador Teensy. El rendimiento de la IA se ha probado mediante tecnología de simulación por ordenador.
Durante el entrenamiento, los científicos utilizaron flujos de agua en vórtice con movimiento multidireccional. Como resultado, fue posible enseñar a la inteligencia artificial a navegar en tales condiciones y usar áreas con una velocidad de corriente baja para moverse junto con la corriente. Este método de movimiento recuerda algo a los vuelos de águilas y halcones en la corriente de aire, cuando las aves eligen la posición más favorable para vuelos a largas distancias sin el uso de esfuerzos adicionales.
Los científicos también enfatizaron que la tecnología aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo y ahora el equipo de investigadores se enfrenta a la tarea de realizar pruebas en todo tipo de corrientes oceánicas que puedan encontrarse en condiciones reales. El resultado ya obtenido demuestra la eficacia potencial de los modelos de aprendizaje por refuerzo para la navegación. Los ingenieros también hablaron sobre el hecho de que construyeron un tanque de agua de dos niveles en el campus de la Universidad de California para experimentos prácticos y ya han comenzado a realizar pruebas en él.
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