CARL-Bot aprende a usar anéis de vórtice subaquáticos para propulsão eficiente

André Corselli
Os pesquisadores ensinaram o CARL-Bot a se posicionar de forma que possa pegar carona em anéis de vórtices subaquáticos, em vez de lutar contra a turbulência. (Imagem:Gunnarson/Dabiri/Caltech)
Cientistas do Caltech liderados por John Dabiri (PhD '05), o Professor Centenário de Aeronáutica e Engenharia Mecânica, têm aproveitado a capacidade natural das águas-vivas de atravessar e sondar o oceano, equipando-as com eletrônicos e "chapéus" protéticos com os quais as criaturas podem transportar pequenas cargas úteis em suas viagens náuticas e relatar suas descobertas de volta à superfície. Estas águas-vivas biónicas têm de enfrentar o fluxo e refluxo das correntes que encontram, mas as criaturas sem cérebro não tomam decisões sobre a melhor forma de navegar até um destino e, uma vez implantadas, não podem ser controladas remotamente.

“Sabemos que as águas-vivas aumentadas podem ser grandes exploradoras dos oceanos, mas não têm cérebro”, diz Dabiri. “Então, uma das coisas em que temos trabalhado é desenvolver como seria esse cérebro se imbuíssemos esses sistemas com a capacidade de tomar decisões debaixo d'água”.

Agora Dabiri e seu ex-aluno de graduação Peter Gunnarson (PhD '24), que agora está na Brown University, descobriram uma maneira de simplificar esse processo de tomada de decisão e ajudar um robô, ou potencialmente uma água-viva aumentada, a pegar carona nos vórtices turbulentos criados pelas correntes oceânicas, em vez de lutar contra elas. Os pesquisadores publicaram recentemente suas descobertas na revista PNAS Nexus .

Para este trabalho, Gunnarson retornou a um velho amigo do laboratório:CARL-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning roBot). Gunnarson construiu o CARL-Bot anos atrás como parte de seu trabalho para começar a incorporar inteligência artificial na técnica de navegação desse bot. Mas Gunnarson descobriu recentemente uma maneira mais simples do que a IA de fazer com que tal sistema tomasse decisões debaixo d'água.

“Estávamos pensando em maneiras pelas quais os veículos subaquáticos poderiam usar correntes turbulentas de água para propulsão e nos perguntamos se, em vez de serem um problema, poderiam ser uma vantagem para esses veículos menores”, disse Gunnarson.

Gunnarson queria entender exatamente como uma corrente empurra um robô. Ele conectou um propulsor à parede de um tanque de 5 metros de comprimento no laboratório de Dabiri, no Laboratório Aeronáutico Guggenheim, no campus da Caltech, para gerar repetidamente os chamados anéis de vórtice - basicamente os equivalentes subaquáticos dos anéis de fumaça. Os anéis de vórtice são uma boa representação dos tipos de perturbações que um explorador subaquático encontraria no caótico fluxo de fluidos do oceano.



Gunnarson começou a usar o acelerômetro integrado do CARL-Bot para medir como ele se movia e era empurrado por anéis de vórtice. Ele percebeu que de vez em quando o robô era pego por um anel de vórtice e empurrado para fora do tanque. Ele e seus colegas começaram a se perguntar se o efeito poderia ser feito intencionalmente.

Para explorar isso, a equipe desenvolveu comandos simples para ajudar o CARL a detectar a localização relativa de um anel de vórtice e então se posicionar para, nas palavras de Gunnarson, “subir e pegar uma carona basicamente de graça através do tanque”. Alternativamente, o bot pode decidir sair do caminho de um anel de vórtice e não quer ser empurrado por ele.

Aqui está um Tech Briefs exclusivo entrevista, editada para maior extensão e clareza, com Gunnarson.

Resumos técnicos :Qual foi o maior desafio técnico que você enfrentou ao ensinar o CARL-Bot a se posicionar?

Gunnarson :O complicado desse tipo de problema é que ele envolve tanto a detecção quanto a tomada de decisão. Então, para que este robô aproveite as correntes que estamos produzindo no tanque, ele precisa saber que as correntes estão lá e também decidir o que fazer quando for capaz de senti-las. Então, acho que a parte mais complicada foi descobrir que tipo de sinais o robô poderia sentir e o que ele poderia fazer em resposta a esses sinais específicos. Foi um pouco de sorte descobrir que você pode nadar em uma direção específica se sentir um determinado sinal, e isso permite que o robô aproveite as correntes ao seu redor para propulsão.

Resumos técnicos :Você pode explicar em termos simples como ele detecta anéis de vórtice e também como decide se deve ou não aguentar?

Gunnarson :Em primeiro lugar, direi que o anel de vórtice é um análogo experimental de grande parte da turbulência que você pode encontrar no oceano e na atmosfera. É uma versão muito repetível que podemos usar no laboratório. É basicamente como um anel de fumaça; o que ele está fazendo é usar o acelerômetro a bordo do robô, para que o robô possa sentir que está sendo empurrado quase em um pequeno círculo por essa estrutura vertical que está passando. Então, se você imaginar que há um tornado passando, você vê coisas sendo levantadas e giradas por ele. É uma ideia semelhante a essa. Então, uma vez que ele reconhece que está sendo girado ou empurrado por este anel de vórtice, isso fornece informações suficientes para saber, ok, o anel de vórtice está nesta direção.

Então, se o robô quisesse pegar uma carona porque estava indo na direção certa, ele poderia decidir “Vamos nadar em direção a esse tornado de fluido”. Mas igualmente, se essa estrutura estivesse indo na direção errada, o robô poderia decidir:“Oh, eu quero nadar na direção oposta para não ser pego por ela”.

Resumos técnicos :Há mais alguma coisa que você gostaria de acrescentar que eu não mencionei?

Gunnarson :É uma área de pesquisa interessante porque os engenheiros normalmente olham para veículos tradicionais, como aviões comerciais, e ficam entusiasmados com uma melhoria de 1% nessa eficiência. Mas, quando falamos destes veículos autónomos mais pequenos, os ganhos potenciais que podemos obter ao interagir de forma mais inteligente com correntes e rajadas podem ser enormes. Então, eu acho que é uma nova área de pesquisa que é estimulada por esses pequenos sistemas autônomos que eu acho que terá grandes ganhos no futuro.

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