海洋浩瀚，我们对它的了解在很大程度上仍停留在表面。据美国国家海洋和大气管理局称，这片蔚蓝的海洋约有80%是“未测绘、未观测、未探索”的。
船只仍然是收集海洋信息的主要方式，但频繁派遣船只成本高昂。最近，一种名为Argo浮标的机器人浮标随洋流漂移，上下潜水，在高达6,500英尺的深度进行各种测量。但加州理工学院实验室的新型水下机器人可以更深入地探测，并执行更多定制的水下任务。
加州理工学院航空航天与机械工程学教授John O. Dabiri说：“我们设想了一种全球海洋探索的方法，即使用各种类型的小型机器人组成的集群，将它们布满海洋，用于追踪、应对气候变化、了解海洋物理学。”
这款机器人就是CARL-Bot（加州理工学院自主强化学习机器人），它大小如掌，外观介于药丸胶囊和灯笼鱼之间。它配备了游泳马达，通过配重保持直立，并装有可以检测压力、深度、加速度和方向的传感器。CARL的所有运作都由内置的微控制器驱动，该微控制器拥有一个比邮票还小的1兆字节处理器。
CARL是Dabiri实验室最新的海洋探索创新成果，由加州理工学院研究生Peter Gunnarson在家中3D打印而成。Gunnarson最初的测试是在他的浴缸里进行的，因为2021年初加州理工学院的实验室因COVID而关闭。
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目前，CARL仍然可以通过远程控制。但要真正到达海洋最深处，就不能有任何人工干预。这意味着研究人员不能给CARL下达指令——它需要学会独立导航浩瀚的海洋。Gunnarson和Dabiri找到了计算机科学家Petros Koumoutsakos，他帮助CARL开发了人工智能算法，使其能够根据自身所处环境的变化和过去的经验来定位。他们的研究本周发表在《自然·通讯》上。
CARL可以实时调整航线，绕过汹涌的洋流到达目的地。或者，它可以利用锂离子电池的“最小能量”停留在指定位置。
CARL的力量在于它的记忆
Koumoutsakos开发的算法可以在小型机器人上进行导航计算。这些算法还可以利用机器人过去的经验，例如如何穿越漩涡。“我们可以利用这些信息来决定未来如何处理类似情况，”Dabiri解释说。
Gunnarson补充说：“CARL的程序使其能够记住它在之前任务中走过的相似路径，并且‘通过反复的经验，它在用更少的时间和能量进行海洋采样方面会变得越来越好’。”
许多机器学习是在模拟环境中进行的，所有数据点都非常干净。但将其转移到现实世界可能会很混乱。传感器有时会过载，可能无法捕捉到所有必要的指标。Gunnarson说：“我们刚刚开始在物理水箱中进行测试。”第一步是测试CARL能否完成简单的任务，例如反复下潜。加州理工学院博客上的一段短视频显示，该机器人笨拙地漂浮着，并潜入一个静止的水箱中。
随着测试的进行，团队计划将CARL放入一个类似游泳池的水箱中，其中有小型喷射器可以产生水平洋流，让它在其中导航。当机器人通过这个阶段后，它将被移到一个两层楼高的设施中，该设施可以模拟上升和下降的洋流。在那里，它将必须在水流四面八方涌动的区域保持一定的深度。
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Dabiri说：“但最终，我们希望CARL能够进入真实世界。它将离开巢穴，进入海洋，并通过在海洋中反复试验，目标是让它学会独立导航。”
在测试期间，团队还将调整CARL内部和外部的传感器。Dabiri说：“我们提出的一个问题是，需要最少数量的传感器才能完成任务。”当一个机器人配备了激光雷达或摄像头等工具时，“这将限制系统在需要更换电池之前在海洋中运行的时间。”
通过减轻传感器负载，研究人员可以延长CARL的使用寿命，并腾出空间添加科学仪器来测量pH值、盐度、温度等。
CARL的软件可能会启发下一代仿生水母
去年年初，Dabiri的小组发表了一篇关于他们如何使用电击来控制水母运动的论文。有可能在其中添加一个包含与CARL类似机器学习算法的芯片，将使研究人员能够更好地引导水母在海洋中游动。
Dabiri说：“在真正的活体水母上弄清楚这个导航算法的工作原理可能需要大量的时间和精力。”在这方面，CARL为算法提供了一个测试平台，这些算法最终可以应用于经过机械改造的生物体。与机器人和探测器不同，这些水母不会有深度限制，因为生物学家知道它们可以存在于马里亚纳海沟，那里位于海面以下约30,000英尺处。
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CARL本身仍然可以成为海洋监测的有价值资产。它可以与Argo浮标等现有仪器协同工作，并执行更精细的探索任务，因为它可以近距离接触海底和其他脆弱结构。它还可以追踪并跟随鱼群等生物。
Dabiri说：“未来有一天，你可能会想象有1万或100万个CARLs（我想我们会给它们起不同的名字），它们将同时进入海洋，测量我们今天无法同时触及的区域，从而获得海洋变化的实时图像。这将对于气候预测模型的建立，以及理解海洋的运作方式至关重要。”
