CARL-Bot aprende a surfear anillos de vórtice submarinos para propulsión eficiente

Andrew Corselli

Investigadores enseñaron al CARL-Bot a posicionarse para atrapar viaje en anillos de vórtice submarinos en lugar de luchar contra turbulencia. (Imagen: Gunnarson/Dabiri/Caltech)

Científicos de Caltech liderados por John Dabiri (PhD '05), profesor centenario de Aeronáutica e Ingeniería Mecánica, han aprovechado habilidad natural de medusas para recorrer y sondear océano, equipándolas con electrónica y «sombreros» protésicos con los que criaturas llevan pequeñas cargas en viajes náuticos y reportan hallazgos a superficie. Estas medusas biónicas lidian con vaivén de corrientes, pero criaturas sin cerebro no toman decisiones sobre cómo navegar a destino, y una vez desplegadas no pueden controlarse remotamente.

«Sabemos medusas aumentadas pueden ser grandes exploradoras oceánicas, pero no tienen cerebro», dice Dabiri. «Una cosa en la que trabajamos es desarrollar cómo sería ese cerebro si dotáramos a estos sistemas de capacidad de decisión bajo agua».

Ahora Dabiri y ex-estudiante graduado Peter Gunnarson (PhD '24), ahora en Brown University, encontraron forma de simplificar proceso decisión y ayudar a robot, o potencialmente medusa aumentada, a atrapar viaje en vórtices turbulentos creados por corrientes oceánicas en lugar de luchar contra ellos. Publicado en PNAS Nexus.

CARL-Bot y anillos de vórtice

Gunnarson volvió a viejo amigo en lab: CARL-Bot (Caltech Autonomous Reinforcement Learning roBot). Lo construyó años atrás para incorporar IA en navegación. Pero recientemente halló forma más simple que IA para que tal sistema tome decisiones bajo agua.

«Lluvia de ideas: ¿cómo vehículos submarinos podrían usar corrientes turbulentas para propulsión? ¿Podrían ser ventaja en lugar de problema para vehículos pequeños?», dice Gunnarson.

Quiso entender exactamente cómo corriente empuja robot. Adhirió propulsor a pared de tanque 4.8 m en lab de Dabiri en Guggenheim Aeronautical Laboratory en campus Caltech para generar repetidamente anillos de vórtice —equivalentes submarinos de anillos de humo. Anillos de vórtice son buena representación de perturbaciones que explorador submarino encontraría en flujo fluido caótico del océano.

Gunnarson usó acelerómetro único a bordo de CARL-Bot para medir cómo se movía y era empujado por anillos vórtice. Notó que robot ocasionalmente quedaba atrapado en anillo y era empujado claro across tanque. Él y colegas empezaron a preguntarse si efecto podía hacerse intencionalmente.

Para explorar, desarrollaron comandos simples para ayudar a CARL detectar ubicación relativa de anillo vórtice y posicionarse para, en palabras de Gunnarson, «subir y atrapar viaje básicamente gratis across tanque». Alternativamente, bot puede decidir apartarse de anillo que no quiere que lo empuje.

Entrevista exclusiva Tech Briefs (editada)

Tech Briefs: Mayor reto técnico enseñando a CARL-Bot a posicionarse?

Gunnarson: Lo difícil es que involucra tanto sensado como toma de decisión. Robot debe saber que corrientes están ahí y decidir qué hacer al sentirlas. Parte más difícil: averiguar qué señales podía sentir robot y qué podía hacer en respuesta. Tuve suerte al descubrir que puedes nadar en dirección particular si sientes cierta señal, y eso deja al robot aprovechar corrientes para propulsión.

Tech Briefs: Explica simple cómo detecta anillos vórtice y decide si aferrarse.

Gunnarson: Anillo vórtice es análogo experimental de turbulencia en océano/atmósfera. Versión repetible para lab. Básicamente como anillo de humo; usa acelerómetro a bordo, robot siente que es empujado casi en círculo por estructura vertical que pasa. Imagina tornado pasando, ves cosas recogidas y giradas. Idea similar. Una vez reconoce que es girado/empujado por anillo vórtice, da info suficiente para saber: ok, anillo vórtice está en esta dirección.

Si robot quiere atrapar viaje porque va dirección correcta, decide «nadar hacia este tornado de fluido». Pero si estructura va dirección equivocada, decide «nadar dirección opuesta para no quedar atrapado». Es este tipo de toma de decisión que pondrías en vehículo futuro para que decida surfear corrientes o evitarlas según destino.

Tech Briefs: ¿Algo más que añadir?

Gunnarson: Área emocionante porque ingenieros miran vehículos tradicionales (aviones) y se emocionan por 1 % mejora eficiencia. Pero con vehículos autónomos pequeños, ganancias potenciales interactuando inteligentemente con corrientes y ráfagas pueden ser enormes. Nueva área investigación impulsada por estos sistemas autónomos pequeños que tendrán grandes ganancias futuro.

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