Уборка мусора из океанов и морей - дорогостоящий и трудоемкий процесс. В рамках европейского проекта команда Мюнхенского технического университета (TUM) разрабатывает роботизированную систему, использующую методы машинного обучения для обнаружения и сбора мусора под водой.
В настоящее время в морях и океанах содержится от 26 до 66 млн тонн пластиковых отходов, большая часть которых лежит на дне. Это представляет собой огромную угрозу для морских растений и животных, а также для экологического баланса морей.
Но удаление отходов из воды не только сложный и дорогостоящий процесс, но и зачастую он еще и опасный, поскольку работы обычно выполняются аквалангистами. В рамках проекта SeaClear команда TUM совместно с восемью европейскими институтами разрабатывает роботизированную систему, способную собирать подводный мусор.
Система объединяет четыре роботизированных компонента: автономный надводный аппарат выполняет первоначальное сканирование морского дна для обнаружения крупного скопления мусора. Затем в воду опускается робот для обнаружения подводного мусора и передачи на компьютер дополнительной информации, например, изображений морского дна крупным планом.
В прозрачной воде и при хорошей видимости также используется беспилотный летательный аппарат для обнаружения мусора. Полученные данные объединяются для создания виртуальной карты. Затем робот-сборщик посещает указанные точки на карте и собирает мусор. С помощью захвата он помещает его в корзину, которую буксирует к берегу автономная лодка.
"Разработка автономных роботов для подводного применения - это уникальная задача, - говорит д-р Стефан Сосновски, технический директор проекта SeaClear. - Когда мусор идентифицирован и обнаружен, роботу необходимо приблизиться к нему. Для этого ему может потребоваться преодолеть сильные течения. Задача TUM в проекте SeaClear - дать роботу возможность двигаться в нужном направлении".
Для достижения этой цели команда использует методы машинного обучения. Модуль ИИ выполняет расчеты и изучает условия, при которых робот будет двигаться. Это позволяет точно предсказывать его поведение.
"Еще одна проблема заключается в том, что в нашем распоряжении нет таких вычислительных мощностей, как на суше, - говорит профессор Сандра Хирш, главный исследователь SeaClear. - У нас нет связи с крупными центрами обработки данных с суперкомпьютерами. Поэтому нам нужны высокоэффективные алгоритмы, работающие при ограниченных ресурсах. Поэтому мы работаем с высокоэффективными методами выборки, которые позволяют получать точные прогнозы при минимальном количестве данных. Система ИИ просто отбрасывает ненужную информацию".
Ожидается, что когда система SeaClear будет полностью готова к работе, она сможет достичь 80% точности при классификации подводного мусора и будет собирать порядка 90% мусора. Это сопоставимо с результатами аквалангистов. Первые испытания прототипа были проведены в октябре 2021 года в Дубровнике, Хорватия. Дальнейшие испытания запланированы в порту Гамбурга в мае 2022 года.
Комментарии
(0) Добавить комментарий