环境保护践行者 whoi这个机器人厉害了

麻省理工学院与伍兹霍尔海洋研究所的研究团队成功研发出一种新型的自主机器人系统，被命名为PLUMES系统。这一系统的核心功能是在广阔且未经勘探的水域中，快速精准地发现最具科学价值的采样点。特别是在环境最富挑战性的位置，或者在所谓的“最大值”处进行样本采集。这些最大值可能涉及到环境中最显著的化学浓度或是最有趣的地形特征。

在以往的实践中，部署用于寻找最大值的传统机器人往往面临着效率和精确度的问题。机器人可能会像割草机一样来回移动以覆盖整个区域，这种方法既耗时又可能导致收集到大量无价值的样本。虽然一些机器人能够感知并跟随高浓度的轨迹到达泄漏源，但它们有时会被误导，因为某些区域的化学浓度高可能是由于外部因素造成的，而非真正的源头所在。机器人可能会错误地将这些高浓度区域识别为最大值所在地。

在国际智能机器人系统会议上，研究人员对PLUMES系统的独特工作方式进行了详细阐述。该系统结合了先进的概率技术和导航策略，使机器人能够预测哪些路径最有可能通向最大值。在导航过程中，机器人会考虑各种因素，如障碍物、水流等。当机器人收集样本时，它会根据所获得的信息实时调整策略，选择继续沿有希望的路径前进，还是探索未知区域。特别值得一提的是，PLUMES系统具有出色的判断能力，能够避免陷入高浓度区域误导的陷阱中。计算机科学与人工智能实验室的博士生维多利亚·普雷斯顿表示：“这是非常重要的，因为我们需要确保所找到的样本真正具有代表性。”

PLUMES机器人的一个关键优势在于其高斯过程概率统计模型的应用。该模型能够根据环境的实时数据预测未来的变化，并根据环境变量调整自身的行动策略。研究人员通过在巴巴多斯贝拉尔群岛边缘珊瑚礁的成功试验发现，该机器人能够成功探测到最深处的珊瑚头。在模拟测试中，与传统的覆盖方法相比，PLUMES机器人在相同时间内收集的样本数量明显更多。研究人员指出：“我们的目标是让机器人找到最需要的样本并快速收集。”PLUMES机器人能够在探索和利用之间找到最佳的平衡点。如果机器人过于注重探索未知区域而忽视对现有信息的利用，可能会错过真正的最大值；反之亦然。为此，机器人借助高斯过程模型实时更新数据并进行预测决策路径。通过这种方式，它能够预测可能的路径分布并评估不确定性范围内的每个路径的潜在价值。在复杂的海洋环境中进行实时决策时，这种能力显得尤为重要。PLUMES机器人还采用了蒙特卡洛树搜索技术的改进版本来实现高效的路径规划。蒙特卡洛树搜索是一种广泛应用于人工智能领域的路径规划技术它通过模拟可能的行动路径来评估未来行动的价值。研究人员对蒙特卡洛树搜索进行了改进以适应动态变化的海洋环境使其能够在巨大的空间内找到可能的真实路径从而大大提高了机器人的工作效率和准确性。总的来说麻省理工学院和伍兹霍尔海洋研究所的研究人员开发的PLUMES机器人系统以其先进的预测技术灵活性和适应性为未来的海洋科学探索开辟了新的道路让我们对机器人在科学领域的应用充满期待和乐观态度。这个MCTS决策树的起点是一个充满“信念”的节点，从这里出发，机器人开始规划其下一步的行动。这个节点凝聚了机器人在此之前所有的动作和观察历史。随后，系统会将这棵决策树从根节点扩展到新的分支和子节点，预见未来可能导致探索已开发区域或是未开发区域的行动步骤。

系统运用从过去的观察中提炼出的模式，模拟如果从每个新生的节点中抽取一个样本可能会产生的结果。根据模拟节点的最终价值，整个路径都会获得一个奖励分数，较高的分数代表着更有前景的操作。这些奖励分数会反馈到根节点，影响机器人的选择。机器人会选择奖励分数最高的路径，勇敢迈出一步，收集真实的样本数据。然后，这些数据将被用来更新高斯过程模型，并重新启动模拟过程。

Flaspohler表示：“只要系统仍然保持幻想，认为世界上未知的地方可能蕴藏着更高的价值，它就会继续探索。”当机器人通过多次迭代后收敛到一个特定的点上，认定这是一个最优解并且无法再通过幻想找到更高的价值时，它才会停止探索。

目前，研究人员正与WHOI的科学家紧密合作，运用羽流驱动的机器人技术定位火山化学羽流的准确位置，同时研究北极融化的河口区域甲烷气体的释放问题。科学家们对释放到大气中的化学气体的来源充满兴趣，而这些测试地点往往跨越数百平方英里。普雷斯顿表示：“借助PLUMES机器人，他们将能够更快地遍历这些广阔的地区，集中精力收集具有科学价值的样本。”这一合作无疑将为未来的科学研究带来革命性的进步。