海洋生物学家正逐步接近了解抹香鲸交流的方方面面。但要破译这些鲸目动物的交流内容，他们首先需要找到它们并知道它们会在哪里浮出水面。这并非易事，因为抹香鲸可以潜入超过 10,000 英尺，并在水面下停留长达 60 分钟。它们的栖息地本身就绵延数千英里。
现在，来自CETI 项目（鲸目动物翻译计划）和哈佛大学的科学家们提出了一种利用自主机器人和丰富的传感器数据来寻找抹香鲸并预测它们何时何地浮出水面的新方法。该方法在 10 月 30 日发表于《科学机器人学》杂志上的一项研究中进行了详细介绍。
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这种方法为科学家们提供了一个机会，让他们在充满挑战的环境中测试新的算法、传感数据和人工智能。CETI 项目于 2020 年首次启动，致力于收集发声数据，以破译抹香鲸之间的交流方式。他们使用附着在鲸鱼身上的标签来实时追踪它们，并使用定制的无人机来追踪它们的行为。
这项新研究使用了各种传感设备，包括配备甚高频（VHF）信号感应能力的航空无人机。这些设备可以利用信号相位和无人机的运动，模拟“空中的天线阵列”。这有助于估算 CETI 正在追踪的标记鲸鱼发出的信号的传播方向。
据团队介绍，这展示了如何利用传感器数据预测抹香鲸的潜水行为，从而预测它们何时何地可能浮出水面。有了这些数据，CETI 项目现在可以为无人机创建最高效的路线算法，以便与抹香鲸在海面相遇。未来，这可以应用于保护方法，包括帮助船只避免在鲸鱼浮出水面时撞击它们。
他们将这种方法称为“自主车辆远程传感鲸鱼追踪与会合”（AVATARS）框架。它包含两个相互关联的组成部分——自主性和传感。自主性决定了部署的自主机器人的定位指令，以增加在视觉上发现鲸鱼的机会。传感测量来自鲸鱼标签的到达角度，以更好地为部署机器人的决策过程提供信息。来自自主无人机、浮标标签、水下传感器以及以往抹香鲸生物学研究的鲸鱼运动模型的数据，都被输入 AVATARS 自主决策算法，该算法旨在最大限度地减少错过与抹香鲸会合的机会。
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一种类似且更广为人知的此类时效性会合方法的应用是在打车软件中。它们使用实时传感来记录不断变化的路线和位置，以将司机与潜在乘客联系起来。当乘客请求乘车时，应用程序可以尽快高效地将司机分配给乘客。据团队介绍，CETI 项目的新方法以类似的方式运作，通过实时追踪鲸鱼，最终目标是协调无人机在海面与鲸鱼会合。
“我很高兴能为 CETI 项目的这项突破做出贡献，”该研究的合著者、哈佛大学计算机科学家 Stephanie Gil 在一份声明中表示。“通过利用自主系统和先进的传感器集成，我们能够解决在追踪和研究鲸鱼在其自然栖息地中的关键挑战。这不仅是一项技术进步，也是帮助我们理解这些生物复杂交流和行为的关键一步。”
