Перейти в раздел Статьи и публикации>>

Читать статью в журнале "Морские информационно-управляющие системы", выпуск 1(19) 2021 

Скачать статью в PDF

Интенсивное расширение сфер применения робототехнических комплексов (РТК), включая подводную робототехнику, и возрастающая сложность задач вынуждают разработчиков исследовать новые технологии, в том числе базирующиеся на применении систем искусственного интеллекта (ИИ).

Интеллектуальные системы (ИС) способны управлять автономными необитаемыми подводными аппаратами (АНПА), включая навигацию в морском пространстве, формирование логики поведения в неизвестных средах и планирование движения, а также оптимизировать обработку данных полезной нагрузки. Эти задачи разработки АНПА на сегодня не имеют единого решения. Следующий цикл статей всесторонне рассматривает использование ИИ в морской робототехнике и текущее состояние практических разработок.

Рисунок 1 – Интеллектуальные системы и технологии МРТК

Широкое применение ИИ объясняется возможностью расширить человеческие умения и способности. На рисунке 1 наглядно изображено место применения ИИ в области океанологии и морской робототехники.

Сегодня термин «ИИ» широко используется для обозначения приложений для сложных задач, которые раньше выполнял только человек. ИИ позволяет воспроизводить и улучшать наши знания об окружающем мире, а также расширяет возможности применения этой информацию.

В основе инноваций ИИ лежат технологии машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Поскольку ИИ выступает промежуточным звеном нескольких технологий, что увеличивает потенциал используемой системы и эффективнее достигает наилучших результатов. Данная работа рассматривает конвергенцию технологий ИИ и МРТК.

Морская робототехника — одно из самых интенсивно развивающихся направлений в мире. Причин тому несколько:

• недостаточное количество исследований Мирового океана, в том числе в области оперативной океанографии и экологии;
• необходимость выполнения глубоководных работ в нефетегазовой сфере;
• необходимость снижения «углеродного следа» за счёт «цифровизации» морских операций.

Необходимость развития данной технологической отрасли также находит отражение в нормативно-правовых документах, формирующих цели и регулирующих развитие робототехники и искусственного интеллекта: 

• Распоряжение Правительства РФ от 30 августа 2019 г. № 1930-р О Стратегии развития морской деятельности РФ до 2030 года где указывается на «недостаточное развитие российских океанографических автоматических и автономных средств измерений — дрейфующих буев различного назначения, притопленных буйковых станций, подводных роботов (глайдеров) и, как следствие, недостаточное развитие исследований океанических процессов, как физической основы совершенствования и создания новых методов расчета, диагноза и прогноза состояния океана в широком спектре пространственных и временных масштабов»;

• Указ Президента РФ от 5 марта 2020 г. N 164 "Об Основах государственной политики РФ в Арктике на период до 2035 года", где описывается необходимость совершенствования «системы комплексного контроля за воздушной, надводной и подводной обстановкой в Арктической зоне РФ»;

• Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в РФ до 2030 года, Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в РФ».

Перечисленные стратегии и указы недвусмысленно определяют области применения, в которых будут востребованы МРТК:

• патрулирование и мониторинг морских акваторий;

• исследование и освоение океанологических ресурсов государственных акваторий;

• сохранение минеральных и энергетических ресурсов Мирового океана;

• контроль за морским и речным транспортом; 

• научные исследования;

• поисково-спасательные операции.

Выполнение тех или иных работ подразумевает в себе высокий технологический потенциал, заложенный в АНПА. Сегодня АНПА используют разные уровни автоматизации и автономности. Управление аппаратами реализовано через жесткие программы или через адаптивные системы управления (СУ), способные реагировать на случайные изменения окружающей среды, а также в рамках заранее проработанных моделей и пресетов. Фактически же для развития сфер и возможностей применения АНПА необходима интеллектуализация внутренних систем и соответствующих сопутствующих технологий, позволяющих АНПА взаимодействовать с внешним миром и другими робототехническими комплексами. Зависимость сложности реализации стоящих перед разработчиками задач от степени интеллектуализации показана на рисунке 2.

Рисунок 2 - Этапы технологического развития интеллектуальных систем МРТК

Развитие одиночного и группового применения АНПА подразумевает развитие технологий, интегрированных в сами аппараты. Ежегодно растет технологический потенциал, повышающий функциональность одиночного АНПА. Это доказывают интенсивные разработки подводной резидентной робототехники в области гибридизации существующих АНПА, «интервенционных» аппаратов, формирования гетерогенных групп АНПА, а также повышения эффективности и автономности МРТК.

На ряду с этим МРТК должны функционировать в «экстремальных условиях» и быть способны в течение долгого времени выполнять поставленную перед ними задачу, учитывая постоянное влияние динамически изменяющейся недетерминированной среды. Для полноценной автономной работы МРТК требуется разработка высокоинтеллектуальных бортовых систем, способных формировать и контролировать выполнение внутренних команд МРТК и обеспечивать высокое качество управления, с учетом всех воздействующих на систему неопределенностей.

В таком случае ИИ используется в качестве «мозга» робота, который «реализует такие присущие человеческому поведению функции, как адаптация к неопределенной среде, оценка и моделирование текущего состояния, выполнение функции целеполагания и планирования действий».

Отличительная особенность функционирования интеллектуального АНПА заключается в отсутствии заранее определенной последовательности действий, поскольку информация о будущих состояниях среды априори недоступна. Здесь возникает проблема выбора действий аппарата в конкретной ситуации для достижения поставленной цели. Причем этот выбор должен быть сделан на основе данных о текущей ситуации и накопленной ранее информации о среде. Способность к оперативному выбору, т.е. планированию целенаправленного поведения в неопределенной ситуации, и отличает интеллектуального робота от других подобных систем. Именно поэтому система, решающая задачу планирования действий, является одной из самых необходимых в управлении АНПА.

Интеллектуализация системы АНПА также подразумевает «интеллектуальную» обработку данных внутренних модулей полезной нагрузки, связи и навигации и т.п. Таким образом аппарат получает собственную базу знаний, на основании которой ИИ принимает те или иные решения. Для измерения некоторого параметра морской среды такими знаниями выступают результаты измерений, которые определённым образом обрабатываются и на их основе принимается решение о дальнейших действиях АНПА.

Применение искусственного интеллекта в АНПА

Зарубежные исследования и проекты

На сегодня ИИ как правило реализуется в обработке данных, получаемых на борт АНПА. Например, проект по составлению общей трехмерной карты дна хребта Hydrate в районе г. Астория на побережье штата Орегон США. Работы проводились с использованием исследовательского судна Falkor и АНПА AE2000f (рисунок 3) с рабочей глубиной 680-780 метров. Аппарат сформировал базу из 1,3 млн изображений, на основании которых ИИ успешно построил не только карту поверхности дна, но и обнаружил точки выхода метана, в последующем использованные для взятия проб фракций грунта. Использование ИИ в онлайн режиме позволило уменьшить время работы экспедиции, хотя обычно обработка подобных массивов данных занимает несколько месяцев и исследователи получают результаты уже по завершению экспедиции. В данном случае карта с выделенными районами была получена уже через несколько дней (рисунок 4 и 5).

Рисунок 3 - АНПА AE2000f перед началом миссии

Рисунок 4 - Карта, показывающая районы локализации выхода метана

Рисунок 5 - Одна из карт, построенная по результатам миссий АНПА АЕ2000f

Также сегодня известны работы китайских учёных, связанные с применением ИИ для подводного мониторинга. К примеру, проект «великая китайская подводная стена» подразумевает интеллектуальное групповое управление разнородными АНПА с учетом их постоянного морского базирования (резидентные технологии) в сочетании со стационарными системами на искусственных островах, которые Китай строит последние годы. Здесь ясно видна концепция построения единой инфраструктуры для подводного мониторинга и контроля Южно-Китайского моря (рисунок 6, 7, 8).

Рисунок 6 - Фотография модели проекта «великая китайская подводная стена» представленная на оборонной выставке Китая 2016 г., на которой изображено групповое взаимодействие между МРТК и их резидентное базирование в подводных доковых станциях (источник ArmyStar.com)

Рисунок 7 - Снимок со спутника полученный DigitalGlobe, где показан искусственный остров на рифе Суби в Южно-Китайском море, входящий в группу островов Спратли, 28 мая 2018 года. (источник DigitalGlobe/Getty Images)

Рисунок 8 - Спутниковые снимки DigitalGlobe от 3 сентября 2015 г. и 15 августа 2018 г. показывают, как идет разработка искусственного острова на рифе Fiery Cross, расположенного в Южно-Китайском море. (изображение взято с DigitalGlobe/Getty Images)

Параллельно с этим в Китае набирают обороты разработки АНПА двойного назначения. По заявлениям разработчиков, аппарат Sea-Whale 2000 (рисунок 9) оснащен системой ИИ, оптимизирующей энергопотребление АНПА и его САУ для достижения еще большей автономности. Результаты испытаний показали, что АНПА способен преодолеть расстояния в 2000 км и выполнять автономную работу в течении 37 дней. Вес АНПА составляет около 200 кг, а максимальная глубина погружения не превышает 1,5 км. Разработчики сообщают, что АНПА уже поставлен на вооружение ВМС Китая.

Рисунок 9 - Прототип АНПА Sea-Whale 2000 в период испытаний 2019 г. в Южно-Китайском море. (иллюстрация с сайта академии наук Китая).

В США продолжается интенсивная проработка применения ИИ в морской робототехнике. В бюджетном запросе Пентагона на 2020 год упоминается, что потенциальные противники просят о значительном увеличении финансирования программ автономного оружия. Запросы включают в себя десятикратное увеличение расходов ВМФ на крупные беспилотные надводные корабли и свыше 50 процентов на разработку армейской подводной робототехники. Общая сумма запросов на беспилотные системы в сервисах составляет 3,7 млрд долларов, плюс еще 900 млн долларов на внедрение систем ИИ.

Можно сказать, что сегодня большая часть АНПА преимущественно основана на механических и электронных технологиях, которые контролируются адаптивными регуляторными САУ, но очевидно, что для вывода АНПА на новый уровень требуется внедрение искусственного интеллекта. ВМС США уже заключили контракты с Boeing Defense, Space & Security и Lockheed Martin Rotary and Mission Systems для разработки сверхбольших беспилотных подводных транспортных средств (XLUUV). К примеру, в феврале 2019 года ВМС заключили с Boeing контракт на 274,4 млн долларов на строительство четырех (позже увеличенных до пяти) Orca XLUUV (рис. 10) на базе дизель-электрического подводного аппарата Echo Voyager. 51-футовая Orca с дальностью действия 6500 морских миль благодаря внутренней системе ИИ сможет выполнять несколько боевых задач, в том числе проведение противолодочной подводной и надводной разведки.

Рисунок 10 - Аппарат Orca XLUUV компании Boeing

Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) реализует свыше 20 программ, направленных на продвижение использования технологий ИИ в морской робототехнике.
Агентство DARPA заключило 6 контрактов в рамках программы Angler («Морской черт» или «Рыболов») с целью создания нового поколения автономных подводных роботизированных комплексов, способных перемещаться на большие расстояния и физически манипулировать объектами на морском дне без связи или вмешательства человека. Angler — роботизированная система, использующая ИИ для автономной навигации и исследования морского дна. В дополнение, робот должен выполнять задачи автономного поиска и манипуляции даже в темных, турбулентных и полупрозрачных морских условиях. Концепция работы аппарата изображена на рисунке 11.

Рисунок 11 - Художественная концепция проекта AnglerArtist’s concept of Angler

Другим вектором развития ИИ являются многоагентные системы, в которых решаются задачи скоординированного движения группы АНПА и группового взаимодействия. Интеллектуальное групповое управление, планирование и перепланирование (реконфигурирование) групп МРТК, их автономная организация и целераспределение сегодня являются актуальными задачами.

Интеллектуализация МРТК зачастую сводится к использованию биоинспирированных систем, в основе которых лежит роевой принцип объединения аппаратов. Например, проект Aquabotix SwarmDiver, где АНПА SwarmDiver может погружаться на глубину до 600 футов, работая синхронно с другими подводными аппаратами (рисунок 12).
Разработанные роевые алгоритмы (не только на примере компании Aquabotix) позволяют группам роботов «общаться» друг с другом, что приводит к принятию скоординированного решения. По словам Aquabotix, интеллектуальные системы управления и планирования SwarmDiver дают возможность АНПА быстро и точно самоорганизовываться в различные структуры роя, а также осуществлять одновременные маневры, например, погружения для сбора гидрометеорологических данных.

Рисунок 12 - Фиксация группы АНПА SwarmDiver на грунте акватории (иллюстрация с сайта Aquabotix)

Примеры отечественных проектов. Особенности и проблемы

Представленный анализ показывает, что сегодня ИИ в морской робототехнике пока находится на этапе теоретических исследований и расчетов. Однако уже имеются единичные проекты и программы, в которых применение ИИ в МРТК выполняет реальные практические задачи. В России на данный момент ведутся многочисленные исследования ИИ преимущественно для беспилотных летательных автономных аппаратов (БПЛА). При этом отметим, что как в морской робототехнике в целом, так и в применении систем ИИ, Россия существенно отстает по сравнению с зарубежными работами в практической реализации и коммерциализации разработок.
 
Одним из основных сдерживающих факторов является недостаточное развитие отечественных электронных компонентов и технических средств нового поколения, которые необходимы для реализации подобных проектов. Несмотря на это АО НПП ПТ «Океанос» и ФГБОУ ВО СПб ГМТУ ведут инициативные проекты по разработке элементов резидентной робототехники с учетом группового взаимодействия между объектами. В проработке находится концепт использования гетерогенной робототехники, включающий как надводную робототехнику, так и резидентные группы подводных глайдеров и АНПА, способных осуществлять не только постоянный подводный мониторинг для решений задач с в области оперативной океанологии, но и сервисные операции (рис. 13,14).

Рисунок 13 - Натурные испытания движения группы БЭК из состава гетерогенных групп робототехники оперативной океанографии.

Рисунок 14 - Концепт работы гетерогенных групп робототехники под управлением ИИ с сопряженной системой удаленного контроля и управления.

В заключении отметим, что подводный мир является самым сложным из-за множества допущений и ограничений, что делает использование искусственного интеллекта (ИИ) в той или иной форме обязательным.

Авторы: А.М. Маевский, И.В. Кожемякин

Читать статью в журнале "Морские информационно-управляющие системы", выпуск 1(19) 2021 

Скачать статью в PDF