향유고래는 매 시간마다 평균 10분을 표면에서 보내므로 이를 연구하는 연구자에게는 어려움이 따릅니다. | 출처: 프로젝트 CETI
뉴잉글랜드 해안의 쌀쌀한 바다에서 고래 번역 이니셔티브(Cetacean Translation Initiative, 프로젝트 CETI)의 연구원들은 찾기 힘든 향유고래가 표면으로 나타날 때까지 검색하고 기다리는 데 몇 시간을 보낼 수 있습니다. 고래가 물 위에서 보내는 몇 분 동안, 연구자들은 동물이 장기간 표면 아래로 다시 잠수하기 전에 가능한 한 많은 정보를 수집해야 합니다.
해양 포유류 종 중 전 세계적으로 가장 널리 분포되어 있는 이 고래는 추적하기 어렵고 배우기가 훨씬 더 어렵습니다. 프로젝트 CETI는 로봇 공학과 인공 지능을 사용하여 향유고래의 발성을 해독하는 것을 목표로 합니다. 최근에는 넓은 바다를 건너 향유고래를 추적하는 방법에 대한 연구 결과를 발표했습니다.
스테파니 길 과대 조교수는 “바다와 고래의 자연 서식지는 워낙 넓은 곳이라 인프라가 많지 않아 항상 고래를 관찰할 수 있는 인프라 구축이 어렵다”고 말했다. Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences의 컴퓨터 과학(바다) 그리고 프로젝트의 고문.
이 프로젝트에는 생물학, 언어학, 로봇공학 등 분야의 세계 최고의 과학자들이 한자리에 모였습니다. Project CETI의 창립자인 David Gruber는 이것이 현재 진행 중인 가장 큰 종합 연구 프로젝트 중 하나라고 평가했습니다.
“프로젝트 CETI는 2020년 3월에 형성되었으며 현재 우리는 8개 분야에 걸쳐 50명이 넘는 과학자로 구성되어 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “제 생각엔 우리 기관이 15개 이상인데, 지금까지 수행된 가장 학제간 대규모 과학 프로젝트 중 하나라고 생각합니다. 이렇게 다양한 분야가 함께 일하는 것을 보는 것은 믿을 수 없을 만큼 보람이 있습니다.”
프로젝트 CETI는 최신 연구를 공유합니다.
연구진은 비영리단체자율 드론을 사용하여 향유고래를 찾고 고래가 표면에 나타날 위치를 예측하는 강화 학습 프레임워크를 개발했습니다. 에 출판된 논문 과학로봇공학, 다양한 센서 데이터와 향유고래 다이빙 행동 예측 모델을 사용하여 고래가 언제 어디서 표면으로 떠오를지 예측하는 것이 가능하다고 말했습니다.
이 새로운 연구에는 Project CETI 공중과 같은 다양한 감지 장치가 포함되었습니다. 드론 CETI의 고래 태그에서 핑 방향을 추정하기 위해 드론의 동작과 함께 신호 위상을 사용하여 “공중 안테나 배열”을 에뮬레이션하는 초고주파(VHF) 신호 감지 기능이 있습니다.
“두 가지 기본 장점이 있습니다. [VHF signals]. 하나는 전력이 매우 낮기 때문에 현장에서 몇 달 또는 몇 년과 같이 정말 오랜 시간 동안 작동할 수 있다는 것입니다. 따라서 작은 비콘이 태그에 배치되면 실제로 배터리를 교체할 필요가 없습니다.”라고 논문의 공동 저자이자 로봇 공학 및 엔지니어링 박사인 Ninad Jadhav가 말했습니다. 하버드 대학교 학생.
“두 번째는 이러한 태그가 전송하는 신호인 VHF가 매우 높은 주파수 신호라는 점입니다.”라고 그는 덧붙였습니다. “매우 먼 거리에서도 탐지할 수 있습니다.”
Jadhav는 “고래가 언제 표면으로 떠오를지, 어디에서 표면으로 나타날지 알 수 없기 때문에 이는 정말 큰 이점입니다. 하지만 이전에 태그를 지정했다면 예를 들어 신호 방향과 같은 간단한 정보를 감지할 수 있습니다.”라고 말했습니다. 로봇 보고서. “로봇에 알고리즘을 배치하여 이를 감지할 수 있으며, 이를 통해 고래가 표면의 어디에 있는지 찾는 데 이점이 있습니다.”
향유고래는 데이터 수집에 있어 고유한 과제를 제시합니다.
왼쪽부터: 스테파니 길(Stephanie Gil), 수시미타 바타차리야(Sushmita Bhattacharya), 니나드 자다브(Ninad Jadhav). | 출처: 프로젝트 CETI
길은 “향유고래는 매 시간마다 약 10분 동안만 표면에 떠 있습니다.”라고 말했습니다. “그 외에는 바다 깊은 곳으로 잠수하고 있기 때문에 고래가 실제로 무엇을 하고 있는지에 대한 정보에 접근하기가 어렵습니다. 그렇기 때문에 우리와 과학에서는 그것들을 다소 이해하기 어렵습니다.”
“우리 인간에게도 매일매일 특정한 패턴이 있습니다. 그러나 실제로 특정 날 고래를 관찰한다면, 모델을 올바르게 만들기 위해 얼마나 많은 데이터를 사용하더라도 고래의 행동이 모델과 정확히 일치하지 않을 것입니다. 따라서 언제 나올지 정확하게 예측하는 것은 매우 어렵습니다.”라고 그녀는 계속했습니다.
“상상해 보세요. [the scientists] 며칠 동안 물 위에 나가서 고래를 몇 번만 만나면 그렇게 효율적이지 않습니다. 따라서 이는 효율성을 높이기 위한 것입니다.”라고 Gruber는 말했습니다. 로봇 보고서.
프로젝트 CETI 연구원들이 고래를 추적할 수 있게 되면 향유고래가 표면에서 보내는 짧은 시간 동안 가능한 한 많은 정보를 수집해야 합니다.
논문의 공동저자이자 컴퓨터 과학 및 로봇공학 박사인 Sushmita Bhattacharya는 “수중 데이터 수집은 매우 어렵습니다.”라고 말했습니다. 하버드 대학교 학생. “그래서 수중 데이터 수집보다 쉬운 것은 데이터가 표면에 있을 때 데이터를 수집하는 것입니다. 드론이나 얕은 수중청음기를 활용해 최대한 많은 데이터를 수집할 수 있습니다.”
AVATARS 프레임워크 개발
연구의 중심에는 원격 감지를 통한 고래 추적 및 랑데뷰를 위한 자율 차량, 즉 AVATARS 프레임워크가 있습니다. AVATARS는 VHF의 첫 번째 공동 개발입니다. 감지 바다에서 로봇과 고래의 만남을 극대화하기 위한 강화학습 의사결정.
“우리는 다음과 같은 모델을 만들려고 노력했습니다. [sperm whale] 행동”이라고 Bhattacharya는 AVATARS에 대해 말했습니다. “우리는 희박한 데이터 세트에서 수집한 현재 정보를 기반으로 이 작업을 수행합니다.”
고래가 언제 어디서 표면으로 나타날지 예측할 수 있는 능력을 통해 연구원들은 드론이 표면에서 고래와 만남(또는 조우)을 위한 가장 효율적인 경로에 대한 알고리즘을 설계할 수 있었습니다. 연구진은 이러한 알고리즘을 설계하는 것이 여러 수준에서 어려운 일이라고 말했습니다.
“아마 가장 어려운 건 불확실한 문제라는 점일 거예요. 우리는 확신이 전혀 없습니다 [the whales’] 물속에 있을 때는 GPS로 추적할 수 없기 때문입니다.”라고 Gil은 말했습니다. “예를 들어, 음향 신호와 음향 신호에 대한 도착 각도를 사용하여 그들이 어디에 있는지 대략적인 아이디어를 제공하는 등 그들을 추적하는 다른 방법을 생각해야 합니다.”
“궁극적으로 이러한 알고리즘은 라우팅 알고리즘입니다. 따라서 로봇 팀이 환경, 세계의 특정 위치에 있어야 할 특정 시간에 특정 위치에 있도록 경로를 지정하려고 합니다.”라고 그녀는 말했습니다. 로봇 보고서. “그래서 이것은 승차 공유와 유사합니다.”
알고리즘을 실제 고래가 있는 현실 세계로 가져오기 전에 팀은 고래를 모방하기 위해 팀이 구성한 장치를 사용하여 통제된 환경에서 알고리즘을 테스트했습니다.
우리는 공학적으로 설계된 고래를 사용하여 고래를 흉내냈습니다.”라고 Bhattacharya는 회상했습니다. “그래서 기본적으로 우리는 쾌속정을 사용했는데 엔진 소리가 시끄러웠어요. 우리는 고래의 목소리를 흉내내기 위해 그 엔진 소음을 사용했고, 고래의 움직임을 흉내내기 위해 움직이게 했습니다. 그런 다음 이를 지상 테스트로 사용했습니다.”
프로젝트 CETI는 현실 세계에서 아바타를 테스트합니다.
프로젝트 CETI 연구진이 개발한 고래 꼬리표를 배치하기 위해 비행하는 맞춤형 기성 드론입니다. | 출처: 프로젝트 CETI
“배를 탔을 때 매일매일이 도전이었습니다. 저와 공동 저자인 Sushmita가 처음으로 바다 한가운데 보트에서 실제 자율 로봇을 배치하여 정보를 수집했기 때문입니다. “라고 Jadhav가 말했습니다.
“이 환경에서 작업할 때 가장 큰 어려움 중 하나는 센서의 소음이었습니다.”라고 그는 계속 말했습니다. “보다 통제된 실험실 환경에서 실험을 실행하는 것과 달리 실험이나 센서 데이터에 영향을 미치는 소음 원인이 적습니다.”
Jadhav는 “또 다른 주요 과제는 보드에서 드론 자체를 배치하는 것이었습니다.”라고 말했습니다. “지난 11월에 우리가 갔던 두 번째 탐험의 첫 번째 또는 두 번째 날이었던 한 사례를 기억합니다. 드론을 준비했습니다. 페이로드가있었습니다. 방수됐어요”
“저는 이미 보스턴에서 현지 실험을 진행하여 드론이 페이로드를 가지고 얼마나 오랫동안 비행할 것인지 추정했습니다. 그런 다음 우리는 몇 가지 초기 테스트를 수행하는 보트에 탔고 드론이 이륙했습니다.”라고 그는 말했습니다. “괜찮았습니다. 제 역할을 하고 있었는데, 데이터를 수집한 지 1분도 안 되어 갑자기 돌풍이 불었습니다. 드론이 통제력을 잃고 물에 추락했습니다.”
또한 팀은 현장 테스트를 수행할 때 고래 행동을 예측하고 대응해야 했습니다.
Jadhav는 “우리 알고리즘은 고래 한 마리의 센서 데이터를 처리하도록 설계되었지만 결국 우리가 확인한 결과 네 마리의 고래가 함께 사교 활동을 하고 있다는 사실을 알게 되었습니다.”라고 말했습니다. “그들은 다이빙을 하다가 동시에 떠오르고 있었습니다. 알고리즘 측면에서 어떤 고래가 어떤 음향 신호를 보내고 있는지, 우리가 어떤 신호를 추적하고 있는지 이해하는 것이 정말 어렵기 때문에 이것은 까다로웠습니다.”
팀은 야생동물을 방해하지 않고 데이터를 수집하려고 합니다.
프로젝트 CETI는 향유고래 및 기타 동물과 긴밀하게 협력하고 있습니다. 바다 고래가 표면으로 떠오를 때 주변에 있을 수 있는 생명체를 파악하기 위해 데이터 수집 중에 고래를 방해하지 않는 것이 목표입니다.
“우리가 관심을 갖는 주요 관심사는 실패하더라도 고래에게 해를 끼치면 안 된다는 것입니다.”라고 Bhattacharya는 말했습니다. “그래서 우리는 그 동물들의 경계를 존중하는 데 매우 조심해야 합니다. 그래서 우리는 랑데부 반경을 보고 있는 것입니다. 우리의 목표는 고래에 착륙하지 않고 가까이 다가가는 것입니다.”
Gruber는 “침습을 최소화하고 눈에 보이지 않게 하는 것이 Project CETI의 핵심 부분입니다.”라고 말했습니다. “[We’re interested in] 고래와 직접 상호작용하지 않고 이 정보를 수집하는 방법.”
이것이 바로 팀이 해양 생물을 방해하지 않는 드론을 주로 사용하는 이유입니다. 특별히 개발된 태그 고래를 붙잡고 데이터를 수집하는 거죠. CETI 팀은 고래에서 떨어진 후 결국 이러한 태그와 태그에 포함된 귀중한 데이터를 수집합니다.
“많은 경우 사람들은 로봇 공학과 자율성을 무서운 것으로 생각할 수도 있지만, 이것은 로봇이 인간의 범위를 확장하고 세상을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 보여주는 정말 중요한 프로젝트입니다.”라고 Gil은 말했습니다. 로봇 보고서.
프로젝트 CETI는 고래 통신을 해독하는 것을 목표로 합니다.
이 최신 연구는 Project CETI의 한 단계일 뿐입니다. 가장 중요한 목표 향유고래의 발성을 해독합니다. 단기적으로 조직은 프로젝트의 장기 목표에 중요한 데이터 수집을 늘릴 계획입니다.
“일단 모든 알고리즘이 완성되면 미래 전망은 예를 들어 관찰이 가능한 고래를 관찰하기 위해 24시간 내내 센서가 장착된 로봇을 배치할 수 있는 바다에 드론 포트를 갖게 될 수 있는 것입니다.” Gil 말했다.
Jadhav는 “우리는 본질적으로 적절한 장소, 적절한 시간에 고래를 만나거나 방문할 드론 팀을 구상하고 있습니다.”라고 말했습니다. “그래서 고래가 표면으로 떠오를 때마다 본질적으로 일종의 자율 드론 또는 자율 로봇이 고래에 매우 가까이 있어야 시각 정보나 음향 정보(드론에 장착된 경우)와 같은 정보를 수집할 수 있습니다.”
Project CETI 외부에서 조직은 AVATARS를 사용하여 자연 환경에서 향유고래를 더욱 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 이 정보는 향유고래 핫스팟에서 선박의 경로를 변경하여 향유고래 무리와 선박이 충돌할 확률을 줄이는 데 사용될 수 있습니다.
“아이디어는 우리가 다음에 대해 더 많이 이해한다면 전체적으로, 고래 공동체에 대해, 그리고 그들의 사회 구조에 대해 더 많이 알게 되면 보존 프로젝트와 해양 생물 및 보호 방법에 대한 이해를 가능하게 하고 동기를 부여할 것입니다.”라고 Gil은 말했습니다.
또한 연구자들은 이러한 방법을 소리를 내는 다른 해양 포유류에도 적용할 수 있다고 말했습니다.
“여기 프로젝트 CETI에서 우리는 향유고래에 대해 우려하고 있지만, 혹등고래, 다른 종류의 고래, 돌고래를 포함한 많은 해양 포유류가 소리를 내기 때문에 이것이 다른 해양 포유류에도 일반화될 수 있다고 생각합니다.”라고 Bhattacharya는 말했습니다.
게시물 프로젝트 CETI는 AI와 로봇 공학을 사용하여 향유고래를 추적합니다. 처음 등장한 로봇 보고서.
