Robot, który nieustannie eksperymentuje

fot. pixabay

Niektóre eksperymenty wymagają wykonania setek lub tysięcy prób, co stanowi doskonałą okazję do ich automatyzacji. Takie samo zdanie na ten temat mają naukowcy z MIT, którzy stworzyli robota wykonującego pewien eksperyment, obserwującego otrzymane wyniki i planującego swoje dalsze działania. W ciągu roku udało mu się dokonać stu tysięcy iteracji.

Teoria dynamiki płynów obejmuje wiele złożonych i nieprzewidywalnych zjawisk, a czasem najlepszym sposobem ich zrozumienia jest powtarzanie pomiarów dotąd, aż eksperymentatorowi ukażą się określone wzorce. Jednym z zagadnień tego typu jest obserwacja wibracji wywoływanych wirami, czyli pewnego rodzaju zakłóceń, które mają duże znaczenie przy projektowaniu statków. Eksperyment z tym związany polega na trwającej permanentnie dokładnej obserwacji obiektu poruszającego się w wodzie.

Okazuje się, że jest to również idealne zadanie dla robota. Intelligent Tow Tank (ITT), robotyczna platforma MIT jest przeznaczona nie tylko do wykonywania mechanicznej pracy poruszania obiektami w wodzie, ale także do skrupulatnego obserwowania wyników i podejmowania decyzji o zmianie parametrów kolejnego eksperymentu.

- ITT przeprowadził już około sto tysięcy eksperymentów, co zasadniczo odpowiada dwutygodniowej pracy wszystkich doktorantów - piszą naukowcy w swoim artykule opublikowanym na łamach Science Robotics.

Najtrudniejszą częścią projektu nie było zaprojektowanie samego robota, lecz algorytmów umożliwiających mu zrozumienie relacji pomiędzy prądami i przepływami w układach płynów. Zwykle człowiek musi obserwować każdą próbę, której parametry mogą być zasadniczo losowe, by następnie móc decydować o kolejnych krokach. Nie jest to jednak praca, jaką chciałby wykonywać ambitny badacz. Przejęcie tego typu zadań przez roboty w czasie, gdy ludzie mogą skupić się na wysokopoziomowych koncepcjach wydaje się być więc idealnym rozwiązaniem.

- Nasza praca stanowi podwaliny pod potencjalną zmianę paradygmatu w zakresie prowadzenia badań eksperymentalnych, w których roboty, komputery i ludzie współpracują w celu przyspieszenia dokonywania odkryć oraz szybkiego i skutecznego przeszukiwania dużych przestrzeni parametrycznych, których analiza staje się niepraktyczna w ramach tradycyjnego podejścia – zauważają naukowcy.

(rr)