Projektbeschreibung
Förderung intelligenter autonomer Fahrzeuge für die Erforschung von Meerestieren
Eines unserer gemeinsamen europäischen Ziele ist der Schutz der Gesundheit und der biologischen Vielfalt des Meeresökosystems, da die äußerst wichtige Unterwasserwelt heute in Gefahr ist. Der Schutz und der Erhalt der europäischen Meeresgewässer erfordern heute jedoch völlig neue, bahnbrechende Ansätze, um echte Verbesserungen zu erzielen. Das EU-finanzierte Projekt AIforUTracking wird Spitzenforschung mit Fokus auf der Ortung von Meerestieren durch autonome Fahrzeuge unter Verwendung von Techniken des Verstärkungslernens betreiben. Neue Algorithmen, die Maschinen mehr Autonomie verleihen, werden dank neuartiger Strategien und Kollaborationen entwickelt, welche es Anwendungen wie dem teilweise beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess oder dem Multi-Agent-Verstärkungslernen ermöglichen, die Erforschung von Meerestieren zu revolutionieren. Diese Methoden werden getestet und aktualisiert, um bessere Ergebnisse zu erhalten.
Ziel
The Artificial Intelligence methods for Underwater target Tracking (AIforUTracking) project will bring to the scientific community new tools for underwater target tracking by Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) using Reinforcement Learning (RL) techniques. Moving towards the envisioned applications of marine animal tracking by autonomous vehicles, this proposal is clearly at the forefront of research, and directly addresses some of the main challenges and needs of the last Marine Strategy Framework Directive of the European parliament and of the Council, in particular establishing a framework for community action in the field of marine environmental policy. This research project will directly contribute to maintain and improve the health of the ocean by establishing innovative and unique research collaborations, and by introducing novel concepts and original research strategies that could provoke breakthroughs in the field of marine animal behavioural studies by:
a) Designing and developing optimisation algorithms that leverage new RL approaches, such as Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) and Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). These Artificial Intelligence (AI) tools will increase the autonomy of the AUVs while improving the accuracy of the estimated target position.
b) Demonstrating the effectiveness and application of the path optimisation technique using POMPD and MARL methods by conducting real tests in the ocean, i.e. different targets will be tracked using a single AUV or multiple AUVs, as a proof-of-concept. These innovative technologies, together with Range-Only and Single-Beacon (ROSB) and Area-Only Target Tracking (AOTT) methods, are more competitive and offers greater autonomy than the traditional Long BaseLine (LBL) arrays-based methods.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
28006 Madrid
Spanien