BMTが管理するプログラムのSHOALにおいて、研究者は、水中の汚染を発見し識別することができる人工知能を備えた魚型ロボットを開発しました。チームは環境をリアル・タイムで分析する化学センサーを最終的に魚型ロボットに組み込むために、人工知能、化学分析、水中通信、ロボット工学設計そして流体力学など5つの主要コンポーネントの研究に3年間をついやしました。魚型ロボットは従来のサンプル収集の方法がかなり改善され、はるかに効率的になります。
人工知能のアプリケーションは、複数の問題を切り盛りしたり汚染源を認識したりするなど魚型ロボットの作業執行能力にとってとても重要です。その他の必須機能として、他の魚型ロボットとのコミュニケーション距離を維持し、汚染位置を検知し、充電や水から必要なインプットを持ち帰るなどの機能があります。
魚型ロボットは正確な方向や位置、そして特定の場所をマッピングして、何をサンプルとして収集し、どのようにして基地局へ引き返すのかを通信する能力があります。魚型ロボットは、その作業活動によって自然環境を妨害したり破壊したりすることなく、どんな混乱ももたらさずに、海洋環境に溶け込めるように設計されています。現在までに、SHOALは魚型ロボットを製造するためにおよそ£20,000を費やしてきました。しかし、商業生産化されて、すぐにコストが安くなることを望んでいます。
Via: Pcworld