人工智能与机器人追踪抹香鲸

在寒冷的新英格兰海岸附近的海水中，来自鲸类翻译计划（Project CETI）的研究人员可以花数小时寻找和等待一只难以捉摸的抹香鲸浮出水面。在鲸鱼浮出水面的几分钟里，研究人员需要在这些动物潜回水下很长时间之前尽可能多地收集信息。

作为全球分布最广的海洋哺乳动物物种之一，这些鲸鱼很难追踪，更难从中学习。Project CETI 旨在利用机器人技术和人工智能来破译抹香鲸的叫声。它最近发布了关于如何在广阔的海洋中追踪抹香鲸的研究。

“海洋和鲸鱼的自然栖息地是一个广阔的地方，我们没有太多基础设施，因此很难建立能够始终观察鲸鱼的基础设施，”哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院（SEAS）计算机科学助理教授、该项目顾问斯蒂芬妮·吉尔说。

该项目汇集了世界上一些在生物学、语言学、机器人技术等领域领先的科学家。Project CETI 的创始人大卫·格鲁伯估计，这是当今最大的跨学科研究项目之一。

“Project CETI 成立于 2020 年 3 月，我们现在拥有来自八个不同学科的 50 多位科学家，”他说。“我认为我们有 15 个以上的机构，我相信这使我们成为有史以来进行的最跨学科、大规模的科学项目之一。看到这么多学科共同努力，真是令人欣慰。”

Project CETI 分享最新研究成果

该非营利组织的研究人员开发了一个强化学习框架，该框架使用自主无人机来寻找抹香鲸并预测它们将在哪里浮出水面。发表在《科学机器人学》上的论文称，可以使用各种传感器数据和抹香鲸潜水行为的预测模型来预测鲸鱼何时何地可能浮出水面。

这项新研究涉及各种传感设备，例如 Project CETI 的空中无人机，这些无人机具有超高频 (VHF) 信号传感能力，它们利用信号相位以及无人机的运动来模拟“空中天线阵列”，以估计来自 CETI 鲸鱼标签的 ping 的方向。

“[VHF 信号] 有两个基本优势。一个是它们功率非常低，因此它们可以在野外运行非常非常长的时间，比如几个月甚至几年。因此，一旦这些小型信标部署在标签上，您就不必真正更换电池，”该论文的合著者、哈佛大学机器人与工程博士生尼纳德·贾德夫说。

“第二点是这些标签传输的信号，即 VHF，是超高频信号，”他补充道。“它们可以在非常长的距离内被探测到。”

“这是一个非常大的优势，因为我们永远不知道鲸鱼何时何地会浮出水面，但如果它们以前被标记过，那么您可以感知一些简单的信息，例如信号的方向，”贾德夫告诉《机器人报告》。“您可以将算法部署在机器人上以检测到这一点，这使我们能够找到鲸鱼在水面上的位置。”

抹香鲸为数据收集带来了独特的挑战

“抹香鲸每小时只在水面停留大约 10 分钟，”吉尔说。“除此之外，它们在海洋深处潜水，因此很难获取有关鲸鱼实际在做什么的信息。这使得它们对我们和科学界来说有些难以捉摸。”

“即使是我们人类，每天也有一些规律。但是，如果您在某一天实际外出观察鲸鱼，它们的活动不会完全符合模型，无论您使用多少数据来构建这些模型。因此，很难真正精确地预测它们何时可能出现，”她继续说道。

“您可以想象，如果[科学家]在水面上待了几天几夜，只与鲸鱼相遇了几次，我们的效率就不高。因此，这样做是为了提高我们的效率，”格鲁伯告诉《机器人报告》。

一旦 Project CETI 的研究人员能够追踪到鲸鱼，他们必须在抹香鲸在水面停留的短暂时间窗口内尽可能多地收集信息。

“水下数据收集非常具有挑战性，”该论文的合著者、哈佛大学计算机科学与机器人学博士生苏什米塔·巴塔查里亚说。“因此，比水下数据收集更容易的是在它们浮出水面时收集数据。我们可以利用无人机或浅水水听器，尽可能多地收集数据。”

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开发 AVATARS 框架

该研究的核心是用于鲸鱼追踪和远程传感相遇的自主车辆，即 AVATARS 框架。AVATARS 是 VHF 传感和强化学习决策的首次联合开发，旨在最大限度地提高机器人与海洋中的鲸鱼的相遇率。

“我们试图建立一个模型，它会模仿[抹香鲸]的行为，”巴塔查里亚谈到 AVATARS 时说。“我们根据从稀疏数据集中收集的当前信息来做到这一点。”

能够预测鲸鱼何时何地会浮出水面，使研究人员能够设计出无人机与鲸鱼在水面相遇的最有效路线的算法。研究人员表示，设计这些算法在很多方面都具有挑战性。

“可能最困难的事情是它是一个非常不确定的问题。当它们在水下时，我们对[鲸鱼]的位置完全没有把握，因为当它们在水下时，你无法用 GPS 追踪它们，”吉尔说。“你必须考虑其他方法来追踪它们，例如，使用它们的声学信号以及到达它们的声学信号的角度，这能让你大致了解它们的位置。”

“最终，这些算法是路由算法。因此，您试图将一组机器人路由到环境中、世界上某个特定位置，在需要时到达那里，”她告诉《机器人报告》。“因此，这类似于拼车。”

在将算法应用到现实世界中与真正的鲸鱼一起使用之前，该团队在一个受控环境中对它们进行了测试，该环境中使用了该团队组装的设备来模拟鲸鱼。

我们使用工程鲸鱼模拟了鲸鱼，”巴塔查里亚回忆道。“所以基本上我们使用了一艘快艇，它有一个响亮的发动机。我们使用这种发动机噪音来模拟鲸鱼的叫声，并让它移动来模拟鲸鱼的运动。然后我们将其用作我们的地面测试。”

Project CETI 在现实世界中测试 AVATARS

“当我们在船上时，每一天都是一个挑战，因为对我来说，以及我的合著者苏什米塔来说，这是我们第一次从海上的船上部署真正的自主机器人，试图收集一些信息，”贾德夫说。

“在该环境中工作的主要挑战之一是传感器中的噪声，”他继续说道。“与在实验室环境中进行实验不同，实验室环境更加受控，影响您的实验或传感器数据的噪声源更少。”

“另一个关键挑战是从船上部署无人机本身，”贾德夫指出。“我记得有一次，这可能是我们去年 11 月进行的第二次探险的第一天或第二天，我准备好了无人机。它有有效载荷。它是防水的。”

“我已经在波士顿本地进行了实验，在那里我估计了无人机在负载的情况下可以飞行多长时间。然后我们在船上进行了一些初步测试，无人机起飞了，”他说。“很好，它在做它的事情，它收集数据一分钟后，突然一阵风吹来。无人机失去了控制，坠入水中。”

该团队还必须尝试预测和应对鲸鱼的行为，以便进行实地测试。

“我们的算法旨在处理来自单个鲸鱼的传感器数据，但我们最终看到的是，有四只鲸鱼在一起，它们正在社交，”贾德夫说。“它们在潜水，然后同时浮出水面。所以，这很棘手，因为在算法方面，我们很难理解哪只鲸鱼发送了哪个声学信号，以及我们正在追踪哪一只。”

团队试图在不打扰野生动物的情况下收集数据

虽然 Project CETI 与抹香鲸和其他可能在鲸鱼浮出水面时出现的海洋生物密切合作，但它旨在让鲸鱼在数据收集过程中不受干扰。

“我们最关心的问题是，即使我们失败了，我们也不应该伤害鲸鱼，”巴塔查里亚说。“因此，我们必须非常小心地尊重这些动物的界限。这就是为什么我们正在寻找一个相遇半径。我们的目标是靠近鲸鱼，而不是降落在它身上。”

“尽量减少侵入性和隐形是 Project CETI 的关键部分，”格鲁伯说。“[我们感兴趣的是]如何在不直接与鲸鱼互动的情况下收集这些信息。”

这就是为什么该团队主要使用不会打扰海洋生物的无人机以及专门开发的标签，这些标签会固定在鲸鱼身上并收集数据。CETI 团队最终会在这些标签从鲸鱼身上脱落后收集这些标签以及它们包含的宝贵数据。

“很多时候，人们可能会认为机器人技术和自主性是一件可怕的事情，但这是一个非常重要的项目，它展示了机器人可以用来扩展人类的范围，帮助我们更好地了解我们的世界，”吉尔告诉《机器人报告》。

Project CETI 旨在破译鲸鱼的交流方式

这项最新的研究只是 Project CETI 整体目标破译抹香鲸叫声中的一步。短期内，该组织计划加大数据收集力度，这对于该项目的长期目标至关重要。

“一旦我们制定了所有算法，未来的展望是，例如，我们可能在海中拥有无人机港口，这些港口可以全天候部署配备传感器的机器人来观察鲸鱼，只要它们可以被观察到，”吉尔说。

“我们设想一支无人机队伍，它们将在正确的时间、正确的地点与鲸鱼相遇或拜访它们，”贾德夫说。“因此，每当鲸鱼浮出水面时，您实际上就有一架自主无人机或自主机器人非常靠近鲸鱼，以收集信息，例如视觉信息，甚至是在无人机配备了这种功能的情况下收集声学信息。”

在 Project CETI 之外，组织可以使用 AVATARS 来进一步保护抹香鲸在其自然环境中。例如，这些信息可用于将船舶从抹香鲸热点区域重新路由，从而降低船舶与一群抹香鲸发生碰撞的可能性。

“我们的想法是，如果我们更多地了解鲸鱼，更多地了解鲸鱼群落，更多地了解它们的社会结构，那么这将有助于并推动保护项目以及对海洋生物的了解，以及如何保护它们，”吉尔说。

此外，研究人员表示，他们可以将这些方法应用于其他会发出声音的海洋哺乳动物。

“在 Project CETI，我们关注的是抹香鲸，但我认为这可以推广到其他海洋哺乳动物，因为许多海洋哺乳动物会发出声音，包括座头鲸、其他类型的鲸鱼和海豚，”巴塔查里亚说。

Project CETI 使用人工智能和机器人技术追踪抹香鲸一文最初发表在《机器人报告》上。