Вчені з MIT та University of Wisconsin зробили крок вперед у створенні автономних підводних глайдерів, використовуючи штучний інтелект для розвитку нових форм. Цей підхід може значно полегшити збір даних про підводне середовище, включаючи вимірювання температури води і рівня солоності, а також моніторинг кліматичних змін.

Інноваційний підхід до дизайну глайдерів

Завдяки застосуванню AI, дослідники створили процес, що дозволяє експериментувати з різноманітними формами глайдерів у віртуальному середовищі. Використовуючи машинне навчання, вони оптимізують ці форми для досягнення найкращого співвідношення підйомної сили до опору, що дозволяє глайдерам ефективніше пересуватися під водою. Нові моделі, які можуть бути виготовлені за допомогою 3D-друку, вже демонструють значні переваги перед традиційними формами.

Використовуючи 3D-моделі традиційних морських форм, таких як субмарини і риби, дослідники створили деформовані варіанти, які виявилися надзвичайно ефективними в симуляціях. Це дозволяє створювати більш різноманітні і адаптовані до середовища глайдери, які здатні краще справлятися з підводними течіями.

Реальні випробування

Після успішних симуляцій, команда випробувала нові моделі у реальних умовах. Два прототипи, створені за допомогою 3D-друку, показали себе краще, ніж традиційні глайдери у тести на ефективність плавання. Це відкриває нові горизонти для підводних досліджень, дозволяючи отримувати більш точні дані з меншими витратами енергії.

Дослідники продовжують вдосконалювати свою технологію, прагнучи створити глайдери, які можуть швидко адаптуватися до змін умов у океані. Це може суттєво змінити спосіб, яким океанографи досліджують підводні процеси, в тому числі і впливи кліматичних змін.