自律ロボットで鯨を追いかけ、出会うための革新的な手法とは

TokyoプロジェクトCETIは、マッコウクジラのコミュニケーションを解明するために大量のクジラの音を収集しています。データを効率的に集めるためには、クジラがいつ、どこで浮上するかを予測することが大きな課題となります。ステファニー・ギルと彼女のチームは、自律型ドローンを活用した新しい方法を提案しました。彼らの研究は、Science Roboticsに掲載されており、超高周波(VHF)信号のセンシングと強化学習を組み合わせて、クジラの浮上のタイミングと場所をより正確に予測しています。

AVATARSフレームワークは、2つの重要な要素を融合させたものです。

• 自律性: ドローンを最適な位置に配置し、クジラとの遭遇を最大化する。
• センサー技術: クジラに取り付けたタグからの到来角度（AOA）を活用し、意思決定をサポートする。

ドローンからのデータ、海中センサー、そしてクジラの行動モデルを活用して、ドローンをクジラが海面に現れる際に誘導するアプローチです。この技術により、クジラの位置を船舶に知らせ、衝突を防ぐ助けとなるでしょう。

鯨調査プロジェクトCETIのシステムは、鯨が海面に現れたときにドローンを案内して鯨を追跡し、より詳細な音声と映像を記録することでデータ収集を向上させます。

関連記事:

今日 · 16:51

古代エジプトの儀式秘話: 幻覚性飲料の発見で浮かび上がる神秘の世界

これらの先進的なシステムの活用により、科学者たちはクジラの研究を進めると同時に海洋生物を保護することができます。データの収集がより正確かつ迅速になることで、クジラのコミュニケーション方法の理解が深まります。これにより、クジラの言語や社会的な交流について新たな発見がもたらされ、海洋生物学における知識の空白を埋めることが期待されています。

AIとロボットが海洋研究で活用されており、同様の技術が他の環境研究でも役立つ可能性を示しています。より高度なセンサーと意思決定プログラムによって、多様な環境で重要な情報を収集し、生物多様性の保護を支援することが可能です。

ステファニー・ギルの研究室は、異なる分野のチームワークを駆使して環境問題の解決に向けた進展を遂げています。彼らは人工知能、海洋生物学、ロボット工学を組み合わせて動物のコミュニケーションの理解を深めており、この取り組みは将来の研究の模範となっています。

プロジェクトCETIの公式サイトに訪れて、詳細情報をご覧ください: www.projectceti.org