Šioje nuotraukoje tyrėjų fotoaparatas veikia po vandeniu. Kreditas: Graingerio inžinerijos koledžas Ilinojaus universitete Urbana-Champaign Ilinojaus universiteto Urbana-Champaign mokslininkai sukūrė naują povandeninės geolokalizacijos metodą, naudodami giliuosius neuroninius tinklus, kurie buvo išmokyti naudojant 10 milijonų poliarizacijai jautrių vaizdų, surinktų iš viso pasaulio. Šis naujas tyrimas, kuriam vadovavo elektros ir kompiuterių inžinerijos profesorius Viktoras Gruevas kartu su kompiuterių mokslų profesoriumi Davidu Forsythu, leidžia atlikti povandeninę geolokalizaciją naudojant tik optinius duomenis, tuo pačiu suteikiant įrankį povandeninei navigacijai be pririšimo.
Šios išvados neseniai buvo paskelbtos žurnale eLight.
„Mes pirmą kartą rodome, kad galite nustatyti savo arba fotoaparato geografinę vietą įvairiomis sąlygomis – atvirame vandenyno vandenyje, skaidraus vandens ar prasto matomumo vandenyse, dieną, naktį ar gylyje“, – sakoma pranešime. Gruevas. „Kai pajusite, kur esate, galite pradėti tyrinėti ir naudoti šią informaciją, kad geriau suprastumėte povandeninį pasaulį ar net kaip gyvūnai naršo.
Gruevas paaiškina, kad vienas iš pagrindinių povandeninės navigacijos ir geolokalizacijos iššūkių yra tai, kad GPS signalai negali prasiskverbti į vandenį – jie atsimuša į paviršių. „Esame akli GPS signalų po vandeniu atžvilgiu. Geografinei vietai nustatyti po vandeniu turime naudoti skirtingas priemones ir technologijas.”
Dabartinis geolokalizacijos standartas naudoja akustinę informaciją, daugiausia gaunamą naudojant sonaro technologiją. Tai veikia naudojant daugybę mažų sonarų švyturių, kurie siunčia signalus, kurie yra trikampiai, kad būtų galima rasti objektą po vandeniu. Tačiau problema ta, kad sonaras veikia tik mažoje apibrėžtoje srityje, tačiau jį riboja ir jo tikslumas.
Kitas šiuo metu naudojamas metodas yra naudoti povandeninius laivus, kurie yra pririšti prie didesnio laivo virš paviršiaus, turinčio GPS signalą. Nors povandeninis laivas gali šiek tiek manevruoti, galiausiai jį riboja laivo judėjimas.
„Labai judančią povandeninę transporto priemonę yra neįtikėtinai sudėtinga problema. Šią problemą sprendžiame kurdami specializuotas kameras ir mašininio mokymosi algoritmus. Sujungę juos, iš tikrųjų galime išsiaiškinti saulės vietą ir čia atsiranda poliarizacija. vaizdavimas pradeda veikti“, – sako Gruevas.
Saulės šviesos bangos juda visomis kryptimis – ji nepoliarizuota. Kai šios bangos praeina per filtrą, pavyzdžiui, vandens paviršių, jos yra priverstos judėti tik viena kryptimi – šviesa buvo poliarizuota. Poliarizacijos modeliai yra šviesos perdavimo iš oro į vandenį ir vandens molekulių bei kitų dalelių sklaidos rezultatas.
Povandeniniai modeliai keičiasi visą dieną ir priklauso nuo stebėtojo ir saulės buvimo vietos. Analizuojant šiuos modelius kartu su tikslia datos ir laiko informacija, galima nustatyti vietą.
Komanda surinko ~10 milijonų vaizdų su povandenine kamera ir įvairiakrypčiu objektyvu, galinčiu įrašyti poliarizacijos modelius iš keturių vietų: gėlo vandens ežero Champaign mieste, IL (matomumas apie 0,3 m), pakrantės jūros vandenų Florida Key, FL (matomumas aplink 0,5–3 m), jūros vanduo Tampos įlankoje, FL (matomumas apie 0,5 m) ir gėlo vandens ežeras Ohrido mieste, Šiaurės Makedonijoje (matomumas viršija 10 m). Vaizdai buvo daromi įvairiomis sąlygomis (skaidrus ar drumstas vanduo), gylyje ir paros metu – net naktį, kai povandeninės šviesos intensyvumas yra žymiai silpnesnis.
„Mes manome, kad gyvenimas yra nuobodus, jei nieko nematome, jei nematome rankų priešais save. Bet jei matome šviesos poliarizacijos savybes, galime nustatyti geografinę vietą net ir purvinuose vandenyse. Ir iš tikrųjų gyvybė yra gana turtingas poliarizacijos požiūriu“, – sako Gruevas.
Šie vaizdai buvo naudojami treniruoti neuroninį tinklą – dirbtinio intelekto metodą, skirtą mokytis ir laikui bėgant pagerinti tikslumą. „Tai, kaip mes tai padarėme, buvo surinkti 10 milijonų saulės vaizdų iš povandenių“, – aiškina Forsyth. „Kiekvienas vaizdas buvo pažymėtas, kur jis buvo padarytas, ir saulės aukštis. Tada tie vaizdai buvo perduoti į mokymosi sistemą ir sistema buvo koreguojama tol, kol buvo nustatyta tiksli vieta.” Naudojant šiuos mašininio mokymosi metodus, vietos nustatymo tikslumas buvo padidintas iki 40–50 km, o tikslumą galima dar labiau pagerinti.
Ši technologija suteikia naujų galimybių žmonėms ir robotams naršyti po vandeniu. Vandenynai sudaro daugiau nei 70% Žemės paviršiaus ploto, tačiau apie tai žinoma labai mažai. Duomenys, kuriuos žinome apie šiuos vandens telkinius, gaunami iš stebėjimo per palydovus 20–30 mylių virš paviršiaus. In situ autonominiai mėginių ėmimo robotai galėtų tiksliau stebėti vandens savybes, tokias kaip vandens temperatūra, druskingumas, deguonies lygis ir kiti susiję parametrai.
Naujausios „OceanGate Titan“ povandeninės paieškos ir gelbėjimo pastangos išryškino tikslių geografinės padėties nustatymo gebėjimų poreikį. Siekiant nustatyti povandeninio laivo vietą bet kuriame įmanomame gylyje, dėl dabartinių technologijų apribojimų pastangos buvo suskirstytos į du skirtingus regionus – netoli vandenyno paviršiaus ir netoli jūros dugno. Giluminio vandens pastangos yra daug sudėtingesnės nei operacijos netoli paviršiaus, kurios turi daugiau technologinių galimybių ir daugiausia priklauso nuo sonaro.
Sonaras ne tik nepatikimas dideliame plote, bet ir dažnai sukuria aidus, nuslepiančius tikslią objekto vietą. Gruevas sako: „Ši poliarizacijos vaizdo technologija leis mažesniems autonominiams robotams klajoti pirmuosius 200–300 metrų, kur šviesa prasiskverbia į vandenį ir kur mūsų technologija veikia labai gerai ir gali padėti paieškos ir gelbėjimo misijų metu.
„Sunku suprasti, kokie dideli yra vandenynai, kiek jame yra vandens, kaip toli nuo visko, ką galite būti, ir kaip sunku ten ką nors rasti. Didžiausia technologinė problema iki XIX a. pradžios. , buvo tiesiog žinojimas, kur esi jūroje. Ir tai išlieka tikrai labai sunku“, – sako Forsyth.
Daugiau informacijos: Xiaoyang Bai ir kt., Poliarizacija pagrįsta povandeninė geolokalizacija su giliu mokymusi, eLight (2023). DOI: 10.1186/s43593-023-00050-6
Citata: Povandeninės geolokalizacijos ateitis: kaip poliarizacijos modeliai įgalina naujas technologijas (2023 m. liepos 10 d.), gauta 2023 m. liepos 12 d. iš https://techxplore.com/news/2023-07-future-underwater-geolocalization-polarization-patterns.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
