水下机器人捕捉到水下波

由航空与机械工程百年教授约翰·达比里（John Dabiri，博士'05届）领导的加州理工学院科学家团队，正在利用水母穿越海洋和深海探测的自然能力，为它们装配电子设备和仿生"帽子"，使这些生物能在航海旅程中携带小型有效载荷，并将探测结果传回海面。这些仿生水母必须应对遭遇的海流涨落，但这些无脑生物无法自主决定最佳航行路线，且一旦部署便无法远程操控。

"我们知道强化水母能成为出色的海洋探索者，但它们没有大脑，"达比里表示，"因此我们一直在研发：若赋予这些系统水下决策能力，其大脑应具备何种功能。"

如今达比里与其前研究生彼得·贡纳尔森（Peter Gunnarson，博士'24届，现任职于布朗大学）找到一种简化决策过程的方法，可帮助机器人（或潜在的强化水母）借助洋流产生的湍流涡旋前进，而非与之对抗。研究人员近期在《PNAS Nexus》期刊发表了这项发现。

为此，贡纳尔森重启了实验室的老搭档：CARL-Bot（加州理工学院自主强化学习机器人）。数年前贡纳尔森建造该机器人时，已开始将人工智能融入其导航技术。但他近期发现了比AI更简单的水下决策方案。

"我们曾思考水下航行器利用湍急水流推进的方法，并设想这些水流或许能为小型设备创造优势而非阻碍，"贡纳尔森解释道。

为精确解析洋流对机器人的作用机制，贡纳尔森在加州理工学院古根海姆航空实验室的16英尺水箱壁安装推进器，反复生成涡环——本质上是水下版的烟圈。这种涡环精确模拟了水下探测器在海洋混沌流体中遭遇的扰动类型。

通过CARL-Bot搭载的单点加速度计，贡纳尔森测量机器人受涡环推动的运动轨迹。他观察到机器人间歇性被涡环捕获后，会瞬间穿越整个水箱。这促使研究团队思考能否主动利用该效应。

团队为此开发了简易指令：当CARL探测到涡环相对位置后，可自主调整姿态（用贡纳尔森的话说）"跳上去搭便车免费穿越水箱"；亦可主动规避不期望的涡环推动。

达比里指出该过程蕴含仿生学原理——借鉴自然界的生存策略。例如翱翔的鸟类常借强风省力而非逆风飞行；实验也证实鱼类会利用海洋漩涡节省能量。但自然系统均依赖复杂感官输入与大脑决策。

"彼得的突破在于：仅需单个加速度计传感器与相对简单的控制法则，就能利用环境能量实现点对点移动，获得类似优势，"达比里强调。

展望未来，达比里计划将此项技术应用于混合水母："通过搭载加速度计监测系统受水流推动状态，有望展示利用环境流高效推进的同等能力。"