자율 로봇을 활용한 고래 추적 및 만남을 위한 새로운 방법

CETI(Cetacean Translation Initiative) 프로젝트는 수백만에서 수십억 개의 고품질의 고도로 문맥화된 발성을 수집하여 향유고래의 의사소통 방식을 이해하는 것을 목표로 합니다. 하지만 고래를 찾고 데이터를 수집하기 위해 어디에서 수면으로 올라올지 아는 것은 어렵습니다. 도청 장치를 부착하고 시각적 정보를 수집하기 어렵습니다.

오늘, 하버드 존 A. 폴슨 공학 및 응용 과학 대학(SEAS)의 컴퓨터 과학 조교수인 스테파니 길이 이끄는 CETI 프로젝트 연구팀은 향유고래를 찾고 수면으로 올라올 위치를 예측하기 위해 자율 드론을 이용한 새로운 강화 학습 프레임워크를 제안했습니다.

해당 연구는 Science Robotics 에 게재되었습니다.

이 새로운 연구에서는 매우 높은 주파수(VHF) 신호 감지 기능이 있는 Project CETI 공중 드론과 같은 다양한 감지 장치를 사용하여 신호 위상과 드론의 움직임을 활용하여 CETI의 고래 태그에서 수신된 핑의 방향성을 추정하기 위해 '공중 안테나 배열'을 에뮬레이션합니다. 이 연구는 이러한 다양한 센서 데이터와 향유고래의 다이빙 행동에 대한 예측 모델을 사용하여 고래가 언제 어디에서 수면으로 나올지 예측할 수 있음을 보여줍니다. 이 정보를 바탕으로 Project CETI는 이제 드론이 수면에서 고래를 만나거나 마주치는 가장 효율적인 경로에 대한 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 또한 이를 통해 선박이 수면에 있는 동안 고래와 충돌하는 것을 방지하는 데 도움이 되는 보존 응용 프로그램이 가능해집니다.

원격 감지를 통한 고래 추적 및 랑데부를 위한 자율 주행차 또는 AVATARS 프레임워크를 제시하는 이 연구는 자율성과 감지의 두 가지 상호 연관된 구성 요소를 공동으로 개발합니다. 자율성은 시각적 고래 만남을 극대화하기 위해 자율 로봇의 위치 명령을 결정합니다. 감지성은 고래 태그에서 도착 각도(AOA)를 측정하여 의사 결정 프로세스를 알려줍니다. 자율 드론에서 수면 태그까지의 측정, 기존 수중 센서의 음향 AOA, 향유고래에 대한 이전 생물학적 연구의 고래 동작 모델은 AVATARS 자율 의사 결정 알고리즘에 입력으로 제공되며, 이는 차례로 고래와의 랑데부 기회를 놓치는 것을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

AVATARS는 바다에서 로봇과 고래의 만남을 극대화하기 위한 VHF 감지 및 강화 학습 의사 결정의 첫 번째 공동 개발입니다. 시간에 민감한 만남의 잘 알려진 응용 프로그램은 라이드셰어 앱과 함께 사용되며, 실시간 감지를 사용하여 운전자와 잠재적인 라이더의 동적 경로와 위치를 기록합니다. 라이더가 승차를 요청하면 라이더와 가능한 한 효율적이고 시기 적절하게 만날 운전자를 할당할 수 있습니다. Project CETI의 사례는 고래를 실시간으로 추적하고 드론의 ​​만남을 조정하여 수면에서 고래를 만나는 것이 목표라는 점에서 유사합니다.

이 연구는 수백만에서 수십억 개의 고품질, 고도로 문맥화된 고래 발성을 얻는다는 CETI 프로젝트의 목표를 발전시킵니다. 다양한 유형의 데이터를 추가하면 위치 추정치와 경로 알고리즘이 개선되어 CETI 프로젝트가 그 목표를 보다 효율적으로 달성하는 데 도움이 됩니다.

"저는 Project CETI의 이 획기적인 발전에 기여하게 되어 기쁩니다. 자율 시스템과 고급 센서 통합을 활용함으로써 우리는 자연 서식지에서 고래를 추적하고 연구하는 데 있어 핵심 과제를 해결할 수 있습니다. 이는 기술적 발전일 뿐만 아니라 이러한 생물의 복잡한 의사소통과 행동을 이해하는 데 도움이 되는 중요한 단계이기도 합니다."라고 Gil은 말했습니다.

"이 연구는 Project CETI의 사명에 있어 중요한 이정표입니다. 이제 우리는 고래 발성과 관련된 행동적 맥락에 대한 고품질의 대규모 데이터 세트를 수집하는 능력을 크게 향상시킬 수 있으며, 이를 통해 향유고래가 말하는 것을 더 잘 듣고 해석하는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다." Project CETI의 설립자이자 책임자인 데이비드 그루버가 말했습니다.

"'이 연구는 까다로운 해양 환경에서 우리의 시스템과 알고리즘을 테스트할 수 있는 놀라운 기회였습니다. 무선 감지, 인공 지능, 해양 생물학을 결합한 이 학제간 연구는 로봇 공학이 향유고래의 사회적 행동을 더욱 자세히 해독하는 솔루션의 일부가 될 수 있는 방법의 주요 사례입니다." 하버드 대학교 박사 후보생이자 논문의 첫 번째 저자인 니나드 자드하브의 말입니다.

"이 프로젝트는 로봇공학과 인공지능이 데이터 수집을 풍부하게 하고 언어 처리 및 해양 생물학 분야에서 보다 광범위한 과학 연구를 촉진하여 궁극적으로 향유고래의 건강과 서식지를 보호할 수 있는 현장에서 알고리즘을 테스트할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다."라고 SEAS의 Gil REACT 연구실에서 박사후 연구원인 수슈미타 바타차리아가 말했습니다.

추가 정보:

https://www.projectceti.org/

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241031151718.htm