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Cómo los robots pueden ayudar a combatir las algas tóxicas

Cómo los robots pueden ayudar a combatir las algas tóxicas

Chris Denniston e Isabel Rayas están desarrollando formas para que los robots autónomos localicen algas tóxicas en los lagos. Crédito: Emilia Doda

Las floraciones de algas nocivas en los lagos son un problema ambiental importante, ya que producen toxinas extremadamente peligrosas que pueden contaminar los suministros de agua o dañar otras formas de vida orgánica, incluidas las personas. Los biólogos pueden probar la seguridad del agua tomando muestras del costado de un bote, pero obtener datos relevantes no es tarea fácil, especialmente en lagos que se extienden a lo largo de cientos de millas.

Y si bien las floraciones de algas pueden aparecer en cualquier lugar, encontrar sitios óptimos para tomar muestras es como buscar una aguja en un pajar.

Como resultado, los biólogos actualmente encuentran concentraciones de algas a través de prueba y error y luchan por anticipar un nuevo crecimiento, prolongando el descubrimiento de algas potencialmente dañinas y perdiendo tiempo y trabajo en el campo.

Ahora, los científicos informáticos y biólogos de la USC han desarrollado una forma para que los robots autónomos encuentren ubicaciones de muestra principales para algas tóxicas, incluso antes de que un científico ponga un pie allí. El equipo presentó recientemente el documento, titulado «Planificación de ruta informativa para estimar los cuantiles para el análisis ambiental», en la Conferencia internacional sobre robots y sistemas inteligentes (IROS). El artículo también está disponible en el arXiv servidor de preimpresión

«Actualmente, muchos robots utilizados por científicos en el mundo real carecen de autonomía y adaptabilidad», dijo la coautora Isabel Rayas, quien tiene un doctorado en ciencias informáticas. estudiante asesorado por Gaurav Sukhatme, presidente de la Fundación Fletcher Jones en Ciencias de la Computación y profesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica e Informática.

«Nuestro trabajo permite a los biólogos indicar fácilmente los tipos de áreas de las que quieren recolectar agua, y el robot puede concentrarse explícitamente en tomar medidas para ese propósito. Esto les ahorra tiempo y recopila datos de manera más eficiente».

Ubicación de algas nocivas

California no es ajena a la proliferación de algas nocivas, especialmente en los últimos años, ya que el cambio climático hace que aumenten las temperaturas e interrumpe los sistemas de agua. Los lagos, embalses y otros cuerpos de agua se han saturado con cianobacterias que pueden causar la proliferación de algas tóxicas, hasta el punto de que las personas que viven cerca enfrentan complicaciones de salud por la ingestión de gases tóxicos.

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Es muy difícil controlar las flores después de que están en pleno vigor. En algunos casos, los productos químicos utilizados para tratar el agua pueden incluso empeorar el problema. Es por eso que la capacidad de los biólogos para monitorear los niveles de cianobacterias es una tarea extremadamente importante.

Si bien los robots se han utilizado anteriormente para ayudar a los biólogos a localizar algas, solo han podido proporcionar una visión general del medio ambiente. Según el coautor del estudio, Chris Denniston, quien tiene un doctorado en informática. estudiante, el proceso también adolece de un «problema del huevo y la gallina».

«Realmente no sabes lo que obtendrías al tomar muestras del agua, y es difícil decidir dónde tomar muestras porque no tienes datos previos», dijo Denniston. «Es difícil saber qué ubicaciones son las mejores para medir sin medirlas primero».

Obtener ojos en un área

En cambio, los robots del equipo de la USC actúan como una «inspección previa» para observar un área antes de que los biólogos se dirijan al campo. Aunque los biólogos han usado drones en este proceso antes, el equipo de la USC es el primero en incorporar la planificación para este tipo específico de tarea en la rutina de los robots, donde buscarán activamente signos de floraciones de algas mientras exploran el lago según los biólogos. . ‘ preferencia.

Por ejemplo, pueden indicarle al robot que busque solo ubicaciones que coincidan con un cierto «cuantil de interés» o, en este caso, puntos verdes que marcan las concentraciones de clorofila. Usando una cámara en un dron o un sensor de clorofila en vehículos submarinos, esta nueva investigación se enfoca en cómo el algoritmo puede seleccionar inteligentemente ubicaciones para medir concentraciones de algas tóxicas, dada la información recopilada.

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Simulación de un dron que recolecta datos y produce ubicaciones de recolección de muestras físicas sugeridas. El robot se ejecuta en simulación para permitir una comparación diversa y robusta con otros métodos. Crédito: Isabel Rayas y Chris Denniston

Ahora, en lugar de simplemente brindarles a los científicos un mapa más detallado de un área explorándola indiscriminadamente, los robots pueden concentrarse en las ubicaciones ideales de muestreo y eliminar la necesidad de que los biólogos hagan múltiples viajes al lago, solo para determinar dónde podrían estar las floraciones de algas. .

El modelo del proyecto es «más inteligente» que los típicos dispositivos utilizados por los biólogos porque mantiene un modelo de su entorno utilizando Informative Path Planning, o IPP, un tipo de inteligencia artificial que determina el camino más eficiente para que un sistema autónomo logre su objetivo.

Gracias al IPP, la ruta óptima del robot para buscar algas se actualiza constantemente, en base a la información que obtiene de sus sensores, lo que le permite efectivamente «improvisar» hacia dónde ir, en función de lo que ya ha visto.

Cada vez que el dron se mueve, toma nuevos pasos para actualizar gradualmente un modelo interno que indica a dónde ir a continuación. El resultado es un mapa que muestra claramente las áreas donde las concentraciones de algas estarían particularmente cerca de los cuantiles, o niveles, que interesarían a los biólogos. En otras palabras: el lugar perfecto para tomar muestras.

Los investigadores probaron la capacidad del sistema para detectar «puntos verdes» de algas al volar el dron sobre un campo.

“La ventaja de usar robots es que nos enfocamos en recopilar datos específicamente para los tipos de ubicaciones en las que estos científicos están interesados”, dijo Rayas, y agregó que actualmente están expandiendo el sistema para trabajar con equipos de robots para mayor eficiencia. «Elimina un poco las conjeturas y da una razón más fundamentada para elegir ciertos lugares».

El coautor del estudio, el profesor David Caron, profesor de ciencias marinas y profesor de ciencias biológicas Capitán Allan Hancock de USC Associates, ha trabajado con Sukhatme en investigaciones que combinan biología e informática durante más de 15 años.

«Como biólogo, quiero saber más sobre lo que sucede en el agua», dijo Caron. «Cualquier cosa que la robótica y la informática puedan hacer para darme una idea, ojos adicionales en el agua, por así decirlo, es muy valioso para mí».

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Según Caron, la evaluación de cuerpos de agua requiere mucho trabajo y cualquier cosa que ahorre tiempo o esfuerzo ayudará.

«Si quiero decir algo sobre un cuerpo de agua, tengo que subirme a un bote, tengo que salir a un entorno enorme y tengo que poner instrumentos en el agua y recuperarlo», dijo Caron. «Simplemente no hay suficiente información de algo como los sensores para poder hacer todas las mediciones que quiero».

Sukhatme atestiguó que los biólogos no son los únicos que obtienen los beneficios, ya que abordar problemas de otros campos puede cambiar la forma en que los informáticos abordan los problemas.

«Los grandes problemas no encajan perfectamente en los límites disciplinarios: hay que pensar fuera de la caja. Para mí, como científico informático y robótico, colaborar con el grupo del profesor Caron ha sido una educación», dijo Sukhatme. «Aprendimos a plantear los problemas de nuevas formas que conducen a soluciones que nunca antes se nos habrían ocurrido».

Denniston y Rayas disfrutan trabajar con biólogos porque les da la oportunidad de abordar problemas ambientales usando computadoras. Creen que su modelo de planificación de rutas informativas podría aplicarse a otros tipos de levantamientos topográficos en el futuro.

«Creo que es realmente genial que tengamos esta colaboración con el laboratorio de biología, y nos da una idea de por qué estamos haciendo lo que estamos haciendo y es de interés humano», dijo Rayas. «Empecé a trabajar en esto porque estaba buscando una forma de que la robótica tuviera un impacto positivo en el medio ambiente».

Más información:
Isabel M. Rayas Fernández et al, Planificación de rutas informativas para estimar cuantiles para análisis ambiental, arXiv (2022). DOI: 10.48550/arxiv.2201.10633

Información del diario:
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