CARL-Bot은 효율적인 추진을 위해 수중 소용돌이 고리를 타는 법을 배웁니다.

앤드류 코셀리

연구원들은 CARL-Bot이 난류에 맞서 싸우는 대신 수중 소용돌이 고리를 탈 수 있도록 스스로 위치를 지정하도록 가르쳤습니다. (이미지 :Gunnarson/Dabiri/Caltech)

항공 및 기계 공학 100주년 교수인 John Dabiri(PhD '05)가 이끄는 Caltech 과학자들은 해파리가 바다를 횡단하고 측량하는 자연적인 능력을 활용하여 해파리가 항해 여행에서 작은 탑재량을 운반하고 발견 내용을 다시 표면에 보고할 수 있는 전자 장치 및 보철 "모자"를 장착해 왔습니다. 이러한 생체 공학 해파리는 자신이 마주하는 조류의 썰물과 썰물과 싸워야 하지만, 두뇌가 없는 생물은 목적지까지 가는 최선의 방법에 대해 결정을 내리지 않으며, 일단 배치되면 원격으로 제어할 수 없습니다.

“우리는 증강된 해파리가 훌륭한 해양 탐험가가 될 수 있다는 것을 알고 있지만 뇌가 없습니다.”라고 Dabiri는 말합니다. "그래서 우리가 연구해 온 것 중 하나는 이러한 시스템에 수중 결정을 내릴 수 있는 능력을 부여한다면 뇌가 어떤 모습일지 개발하는 것입니다."

이제 Dabiri와 그의 전 대학원생이자 현재 브라운 대학교에 있는 Peter Gunnarson(박사 24학번)은 의사 결정 과정을 단순화하고 로봇 또는 잠재적으로 증강된 해파리가 해류에 맞서 싸우기보다는 해류에 의해 생성된 난류를 타도록 돕는 방법을 알아냈습니다. 연구원들은 최근 PNAS Nexus 저널에 연구 결과를 발표했습니다. .

이 작업을 위해 Gunnarson은 실험실의 오랜 친구인 CARL-Bot(Caltech 자율 강화 학습 로봇)에게 돌아갔습니다. Gunnarson은 인공 지능을 봇의 탐색 기술에 통합하기 위한 작업의 일환으로 몇 년 전에 CARL-Bot을 구축했습니다. 그러나 Gunnarson은 최근 이러한 시스템이 수중에서 결정을 내리도록 하는 AI보다 간단한 방법을 찾아냈습니다.

"우리는 수중 차량이 추진을 위해 난류를 사용할 수 있는 방법을 브레인스토밍하고 있었으며 이것이 문제가 되는 대신 이러한 소형 차량에 이점이 될 수 있는지 궁금했습니다."라고 Gunnarson은 말했습니다.

Gunnarson은 전류가 어떻게 로봇을 밀어내는지 정확히 이해하고 싶었습니다. 그는 소용돌이 고리라고 불리는 것을 반복적으로 생성하기 위해 Caltech 캠퍼스의 구겐하임 항공 연구소에 있는 Dabiri의 연구실에 있는 16피트 길이의 탱크 벽에 추진기를 부착했습니다. 이는 기본적으로 수중에서 연기 고리와 동등한 것입니다. 소용돌이 고리는 수중 탐험가가 바다의 혼란스러운 유체 흐름에서 겪게 되는 교란의 유형을 잘 나타냅니다.

Gunnarson은 CARL-Bot의 단일 온보드 가속도계를 사용하여 그것이 어떻게 움직이고 소용돌이 고리에 의해 밀려나는지를 측정하기 시작했습니다. 그는 때때로 로봇이 소용돌이 고리에 휩싸여 탱크를 가로질러 밀려나는 것을 발견했습니다. 그와 그의 동료들은 그 효과가 의도적으로 이루어질 수 있는지 궁금해하기 시작했습니다.

이를 탐색하기 위해 팀은 CARL이 소용돌이 고리의 상대 위치를 감지한 다음 Gunnarson의 말에 따르면 "기본적으로 탱크를 가로질러 무료로 탑승할 수 있는" 위치를 지정하는 데 도움이 되는 간단한 명령을 개발했습니다. 또는 봇이 소용돌이 고리에 밀려나고 싶지 않은 소용돌이 고리를 벗어나기로 결정할 수도 있습니다.

여기 독점 기술 요약이 있습니다. Gunnarson과의 인터뷰(길이와 명확성을 위해 편집됨).

기술 요약 :CARL-Bot이 스스로 위치를 지정하도록 가르치면서 직면했던 가장 큰 기술적 문제는 무엇이었나요?

군나르손 :이런 종류의 문제에서 까다로운 점은 감지와 의사결정이 모두 관련된다는 것입니다. 따라서 이 로봇이 우리가 탱크에서 생성하는 전류를 활용하려면 전류가 있다는 것을 알아야 하고 이를 감지할 수 있을 때 무엇을 해야 할지 결정해야 합니다. 그래서 가장 까다로운 부분은 로봇이 어떤 종류의 신호를 감지할 수 있는지, 그리고 그 특정 신호에 응답하여 무엇을 할 수 있는지 파악하는 것이었습니다. 특정 신호를 감지하면 특정 방향으로 수영할 수 있고 이를 통해 로봇이 추진을 위해 주변 전류를 활용할 수 있다는 사실을 알게 된 것은 운이 좋았습니다.

기술 요약 :소용돌이 고리를 감지하는 방법과 유지 여부를 결정하는 방법을 간단하게 설명해주실 수 있나요?

군나르손 :우선, 소용돌이 고리는 바다와 대기에서 발견할 수 있는 많은 난류의 실험적 유사체라고 말하고 싶습니다. 이는 실험실에서 사용할 수 있는 매우 반복 가능한 버전입니다. 기본적으로 연기 반지와 같습니다. 로봇이 하는 일은 로봇에 탑재된 가속도계를 사용하는 것입니다. 로봇은 다가오는 수직 구조에 의해 거의 작은 원을 그리며 밀려나는 것을 감지할 수 있습니다. 따라서 토네이도가 지나가는 것을 상상해 보면 물체가 그 토네이도에 의해 휩쓸려 회전하는 것을 볼 수 있습니다. 그것과 비슷한 생각입니다. 따라서 이 소용돌이 고리에 의해 회전되거나 밀려나는 것을 인식하면 소용돌이 고리가 이 방향에 있다는 것을 알 수 있는 충분한 정보를 제공합니다.

따라서 로봇이 올바른 방향으로 가고 있기 때문에 타기를 원했다면 '유체의 토네이도를 향해 헤엄치자'라고 결정할 수 있습니다. 그러나 마찬가지로 이 구조가 잘못된 방향으로 가고 있다면 로봇은 '아, 난 거기에 휩쓸리지 않으려면 반대 방향으로 헤엄치고 싶어요'라고 결정할 수 있습니다. 이것이 미래의 자동차에 투입되는 의사 결정이며, 가고자 하는 방향에 따라 조류를 타고 갈지 아니면 피할지 결정할 수 있습니다.

기술 요약 :제가 언급하지 않은 내용 중에 추가하고 싶은 내용이 있나요?

군나르손 :엔지니어들은 일반적으로 여객기와 같은 기존 차량을 살펴보고 효율성이 1% 정도 향상되기를 기대하기 때문에 이는 흥미로운 연구 분야입니다. 그러나 이러한 소형 자율주행차에 관해 이야기할 때 조류 및 돌풍과 더욱 지능적으로 상호작용함으로써 얻을 수 있는 잠재적인 이득은 엄청날 수 있습니다. 그래서 제 생각에는 이러한 작은 자율 시스템에 의해 촉진되는 새로운 연구 영역이 미래에 정말 큰 이득을 가져올 것이라고 생각합니다.

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