海洋科学者たちは、魚やアザラシなどの動物が、形が異なるにもかかわらず、どのようにして非常に効率的に泳ぐのかに長い間驚嘆してきました。彼らの体は、効率的かつ流体力学的に水中で航行できるように最適化されているため、長距離を移動する際のエネルギー消費を最小限に抑えることができます。 自動運転車も同様に海中を漂い、広大な水中環境のデータを収集できます。ただし、これらのサーフィン マシンの形状は、海洋生物で見られるものほど多様ではありません。適切なデザインは、流体力学にも優れているため、チューブや魚雷に似ていることがよくあります。さらに、新しいビルドをテストするには、現実世界で多くの試行錯誤が必要です。 MIT のコンピューター科学・人工知能研究所 (CSAIL) とウィスコンシン大学マディソン校の研究者らは、人工知能が未知のドローンの設計をより便利に探索するのに役立つ可能性があると示唆しています。彼らの手法では、機械学習を使用して物理シミュレーターでさまざまな 3D デザインをテストし、それをより流体力学的形状に成形します。 3D プリンターを使用すると、手作業で作成するよりも大幅に少ないエネルギーでモデルを作成できます。 MITの科学者らは、この設計パイプラインにより、海洋学者が水温や塩分濃度を測定し、海流についてより詳細な洞察を収集し、気候変動の影響を監視するのに役立つ、より効率的な新しい機械を生み出す可能性があると述べている。チームは、ブギーボードほどの大きさの 2 つのドローン、つまり飛行機に似た 2 翼のマシンと、4 つのヒレを持つヒラメに似たユニークな 4 翼の物体を作成することで、この可能性を実証しました。 MIT CSAIL の博士研究員であり、このプロジェクトの主任研究員でもある Peter Yichen Chen […]