IBM начала испытания «мозга» для автономного тримарана. Он пройдет путем «Мейфлауэр»
Американская компания IBM приступила к установке системы AI Captain на исследовательское судно «Плимут Куэст», принадлежащее британской Плимутской морской лаборатории. Об этом N + 1 рассказал директор по технологиям проекта Mayflower Autonomous Ship Дон Скотт. По его словам, испытания некоторых компонентов системы, которая разрабатывается для управления автономным тримараном Mayflower Autonomous Ship (MAS), уже начались. В ближайшее время разработчики планируют приступить к испытаниям AI Captain на море.
Считается, что создание автономных судов различных классов позволит компаниям увеличить объемы морских перевозок, а также сделать сами перевозки безопаснее, экологичнее и быстрее. При этом создание систем управления автономными судами требует решения множества сложных задач, среди которых — распознавание и идентификация объектов на море, соблюдение международных правил судоходства, а также восстановление работоспособности бортовых систем после сбоя или отказа.
Как рассказал N +1 директор по технологиям направления Edge Computing компании IBM Роб Хай, восстановление после сбоя является наибольшей из проблем на пути создания автономного судна. По его словам, автономное судно должно уметь подстраиваться под изменчивые условия открытого моря, а также самостоятельно оценивать и анализировать собственные технические возможности в рамках выполняемой задачи. Для решения этой задачи необходимы вычислительные мощности на борту судна и надежная система прогнозирования отказов.
Разработка системы AI Captain для автономного тримарана MAS ведется на протяжении последних нескольких лет. Система построена на базе вычислительной платформы IBM Power AC922 и оснащена множеством сенсоров, включая камеры, радиолокационную станцию, приемо-передатчик автоматической идентификационной системы и оборудование радиосвязи для обмена информацией, в том числе и голосовыми сообщениями, с другими судами.
AI Captain способна самостоятельно обнаруживать и классифицировать суда, буи, морской мусор и участки суши. Созданием и тренировками моделей машинного обучения IBM занимается совместно с британской исследовательской организацией Promare на протяжении последних двух лет. Обучение проводилось на базе из более одного миллиона изображений, сделанных Promare в заливе Плимут Саунд в Великобритании. Система также обучена действовать в рамках Международных правил предупреждения столкновений судов в море (COLREG) и Международной конвенции по охране человеческой жизни на море (SOLAS).
По словам Скотта, система AI Captain способна распознавать сообщения от других судов и при получении сигнала бедствия на море перенаправит его на береговую базу. При этом судно само оказать помощь на море не сможет.
Во время масштабных испытаний AI Captain на борту исследовательского судна «Плимут Куэст» будет проверяться работоспособность обученных алгоритмов. Система будет получать данные от радара, автоматической идентификационной системы, GPS и систем навигации «Плимут Куэст», оценивать ситуацию вокруг судна и давать рекомендации о его ведении в зависимости от обстановки. При этом команда исследовательского судна сможет принимать или отклонять эти рекомендации. Таким образом обучение AI Captain будет продолжено на море.
В июне 2020 года разработчики планируют установить AI Captain на тримаран MAS. Его строительство ведется в Гданьске в Польше. Длина перспективного автономного судна составляет 15 метров, а его масса — 5 тонн. MAS сможет развивать скорость до 20 узлов (37 километров в час). Передвигаться тримаран будет исключительно с использованием энергии ветра и солнца. При этом на судне установлена резервная дизельная двигательная установка.
Морские ходовые испытания MAS с установленной на него системой AI Captain планируется начать летом текущего года, а в сентябре тримаран должен будет совершить полностью автономный трансатлантический переход по маршруту торгового судна «Мейфлауер».
По словам Скотта, несмотря на развитие пандемии COVID-2019, изменять график испытаний AI Captain и MAS, а также выхода тримарана на маршрут «Мейфлауэр» пока не планируется.
На торговом судне «Мейфлауэр» англичане в 1620 году, выйдя из английского Плимута, пересекли Атлантический океан, обогнули мыс Код и причалили к Плимутской скале. Экипаж корабля составлял около 30 человек. Плавание продлилось с 16 сентября по 21 ноября; за это время на судне родились двое детей. Считается, что после основания Плимутской колонии в Америке судно в 1623 году было разобрано на древесину. В 1957 году была построена полноразмерная копия «Мейфлауэр», пришвартованная в Плимутской бухте в качестве музейного экспоната.
В январе текущего года Агентство перспективных оборонных разработок (DARPA) министерства обороны США запустило проект по разработке нового надводного робота NOMARS (No Manning Required, Ship — персонал не нужен, корабль). Согласно требованию проекта, робот должен быть создан без каких-либо помещений для людей. В рамках проекта NOMARS надводный робот будет спроектирован полностью с нуля, причем проектирование будет вестись именно с упором на полное отсутствие какого-либо пространства для экипажа.
Василий Сычёв
Гексакоптер оснащен двумя взлетно-посадочными платформами для квадрокоптеров
Инженеры из Сколтеха разработали гибридный гексакоптер MorphoLander, который выступает в роли передвижного аэродрома для дронов меньшего размера. MorphoLander не только летает, но и может ходить по неровной поверхности при помощи четырех ног. В верхней части корпуса расположены две взлетно-посадочные платформы для микродонов. Дрон может пригодиться для инспекции объектов и поиска пострадавших во время стихийных бедствий, говорится в препринте на arXiv.org. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Дроны отлично подходят для выполнения задач поиска, инспекции и мониторинга, но потребляют много энергии и не могут долго находиться в полете. Одним из способов преодолеть это ограничение стала разработка дронов гибридной конструкции, которые могут не только летать, но и передвигаться по земле, например, с помощью колес или ног. Несмотря на то, что такой подход позволяет продлить время работы за счет менее энергозатратного способа передвижения по поверхности, продолжительность полета гибрида и его эффективность часто снижается из-за дополнительного веса. Инженеры под руководством Дмитрия Тетерюкова (Dzmitry Tsetserukou) из Сколтеха предложили использовать громоздкий дрон в качестве носителя для дронов поменьше. Тогда большой дрон выступает в роли передвижного «улья», который в нужный момент выпускает рой маленьких дронов, способных более эффективно выполнить задачу на большой территории за счет совместной работы. Разработанный прототип под названием MorphoLander представляет собой гексакоптер с четырьмя ногами, каждая из которых имеет три степени свободы. С их помощью дрон может передвигаться по неровной поверхности. Масса гибрида немного больше 10 килограмм. Встроенного аккумулятора хватает на 12 минут полета. Сверху на корпусе закреплены две посадочные платформы диаметром 20 сантиметров, на которые могут садиться микродроны. Чтобы микродронам (инженеры использовали Crazyflie 2.1 массой 27 грамм) было проще садиться на MorphoLander, материнский дрон с помощью алгоритма стабилизации старается удерживать горизонтальное положение платформ, подстраивая высоту ног под неровности поверхности. Посадка микродронов происходит под управлением алгоритма машинного обучения, его обучение с подкреплением проходило в симуляторе на платформе игрового движка Unity, который позволяет имитировать физику, с использованием пакета машинного обучения Unity ML Agents. Обученный алгоритм посадки затем испытали в трех сценариях с участием реальных дронов. В первом два микродрона должны были взлетать с расстояния полутора метров от MorphoLander и затем садиться на его платформы. Среднее значение отклонения от центра платформы в этом сценарии составило всего около 5,5 миллиметра. Во втором сценарии микродроны должны были садиться на материнский дрон, стоящий на неровной поверхности. В этом случае ошибка возросла и составила 25 миллиметров. Третий сценарий имитировал реальное применение: микродроны взлетали с платформ, в то время как MorphoLander отходил от места взлета на некоторое расстояние, после чего микродроны должны были сесть обратно. Среднее значение отклонения от центра 20-сантиметровой платформы составило 35 миллиметров. В будущем инженеры планируют увеличить точность и устойчивость алгоритма управления микродронами за счет контроля тяги отдельных винтов. https://www.youtube.com/watch?v=fV8_Ejy81s8&t=1s Совместная работа помогает роботам справляться с более трудными задачами. К примеру японские инженеры разработали систему из работающих в паре дрона и наземного робота. Они соединены друг с другом тросом, что позволяет наземного дрону взбираться на более крутые подъемы. Для этого дрон закрепляет трос на вершине, после чего наземный робот натягивает его с помощью лебедки и поднимается наверх.