2018年、オーストラリアのレンジャーボットは、サンゴを食べるオニヒトデを99.4%の精度で識別し、胆汁酸塩注射でそれらを標的にするように設計された。

2018年、オーストラリアのレンジャーボットは、サンゴを食べるオニヒトデを99.4%の精度で識別し、胆汁酸塩注射でそれらを標的にするように設計された。


2018年、オーストラリアのレンジャーボットは、サンゴを食べるオニヒトデを99.4%の精度で識別し、胆汁酸塩注射でそれらを標的にするように設計された。
RangerBot を使用したモルディブのイバラの冠 (Acanthaster planci)。クレジット: YouTube/@dronebelow8647、ウィキペディア

外部要因は必ずしもサンゴ礁を脅かすわけではありません。グレート バリア リーフのサンゴ礁に対する最も永続的な脅威の 1 つは、通常の量で実際に有益な生態学的機能を実行する在来種です。 オニヒトデは、少量ではありますが、成長の早いサンゴ種を餌にして、成長の遅いサンゴが定着するのを助けます。この問題は、オニヒトデの個体数が発生レベルに達したときに発生します。この過程は、過剰な栄養素、海流、生きたサンゴの入手可能性、および自然捕食の減少によって影響を受ける可能性があります。研究者らは、自動検出と淘汰がダイバーによるヒトデ制御を補完するのに役立つ可能性があるという前提に基づいてロボットシステムを開発した。ゆっくりと動く虫からサンゴ礁の大惨事までオバラの発生により、グレート バリア リーフの一部が定期的に荒廃しており、研究者らは、ここ数十年にサンゴ礁で観察されたすべてのサンゴの損失のかなりの割合がオバラのせいであると推定しています。ダイバーが各ヒトデに致死性の溶液を個人的に注入する通常の管理技術は効果的だが時間がかかり、肉体的に負担が大きく、1年でサンゴ礁の広大な面積のほんの一部しかカバーできない。クイーンズランド工科大学のロボット工学者は、2000 年代初頭から自動化された代替品の開発に取り組んできました。彼らの最初のプロトタイプではヒトデを検出できる精度はわずか約 65% であり、監視なしで使用するには安全とは言えませんでした。2016 年の Google インパクト チャレンジ後、約 2 年間の研究、開発、テストを経て、QUT とそのパートナーは 2018 年に RangerBot を発表し、最終的に低コストの自律型水中車両である RangerBot を開発し、2018 年に発表しました。 RangerBot は、高価な音響機器を使用し、サンゴ礁内を移動するには人間のオペレーターが物理的に誘導する必要があった以前のプロトタイプとは異なり、ボートにつながれていません。 搭載されたビジョンシステムを使用して、自ら自由に歩き回ります。オニヒトデの科学的略語にちなんで COTSbot と呼ばれるこのロボットの中間バージョンは、2015 年に基本的な識別と注射のコンセプトを初めて実証しましたが、依然として操作全体を通じてテザリングと綿密な監視が必要でした。 この研究により、複数のスラスターを使用してさまざまな方向に移動する RangerBot が誕生し、以前のシステムに代わる小型で低コストの代替品として設計されました。1 つの種を認識し、他の種を無視するようにロボットを訓練する研究の主な技術的課題は、一般的に見た目が似ている無害なヒトデの種を含む、サンゴ礁にある他のすべてのヒトデとオニヒトデをロボットに確実に区別させることでした。 QUT は、RangerBot のリアルタイム コンピュータ ビジョン システムがテスト中に 99.4% の精度でオニヒトデを識別できたと報告しました。ロボットの次の動きは最後の動きであるため、その精度は重要でした。レンジャーボットが発見を確認すると、胆汁酸塩を 1 回注射します。胆汁酸塩は、ジェームス クック大学の研究者によって開発された天然物質で、オニヒトデにとって致命的であり、近くのサンゴ、魚、その他のサンゴ礁の生物には影響を与えません。 多くの場合、標的のヒトデを殺すのに 1 回の注射で十分であり、同じ動物に対して複数回の注射を必要とすることもあった以前の防除技術が改善されました。

グレートバリアリーフでのシュノーケリング

オーストラリアのグレートバリアリーフでシュノーケリング。クレジット – ウィキメディア・コモンズ

ヒトデの駆除から広範囲にわたるサンゴ礁の作業までRangerBot のルーツは通常の研究助成金ではなく、人気投票でした。このロボットは、2016 年の Google インパクト チャレンジでグレート バリア リーフ財団が優勝した作品によって主に資金提供されました。この作品は一般からの数十万票に後押しされ、QUT のロボット工学者が 2018 年にタウンズビルのリーフ HQ 水族館で打ち上げられるまで、次の 2 年間をかけてロボットの改良に費やすことができる資金となりました。2018 年の発売以来、RangerBot プラットフォームは、水質モニタリングや損傷したサンゴ礁地域へのサンゴ幼生の配送など、より広範なサンゴ礁のモニタリングと修復作業にも適応されており、これは QUT の進行中のサンゴ礁研究イニシアチブを通じて文書化されています。 2018 年、QUT はまた、このプラットフォームを LarvalBot に適応させ、実験室で育てたサンゴの幼生を損傷したサンゴ礁地域に届けました。この修復作業の規模は、人間のダイバーが手作業だけで行うのは事実上不可能です。テクノロジーは、グレートバリアリーフの地上で保全活動の多くを行うダイバー、生物学者、サンゴ礁管理者に取って代わるものではありません。レンジャーボットが 1 回の潜水で人間のダイバーよりもほぼ 3 倍長く水面下に滞在できるという事実は、人間が限られた酸素でこれまでカバーできたよりも、1 回の遠征ではるかに多くの領域をカバーできることを意味します。その代わりに、ロボットは追加の目と正確に標的を定めた機器を提供し、人間のダイバーを制限する可能性のある条件で長時間動作することを可能にし、夜間、人間のダイバーにとって安全ではない条件で動作することができ、1つの有害な種だけに焦点を当て、サンゴ礁上のすべてのものを放っておくことができます。



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