論文の概要: AI-Enhanced Automatic Design of Efficient Underwater Gliders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00222v1
- Date: Wed, 30 Apr 2025 23:55:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.18906
- Title: AI-Enhanced Automatic Design of Efficient Underwater Gliders
- Title（参考訳）: 効率的な水中グライダーのAIによる自動設計
- Authors: Peter Yichen Chen, Pingchuan Ma, Niklas Hagemann, John Romanishin, Wei Wang, Daniela Rus, Wojciech Matusik,
- Abstract要約: 自動設計フレームワークの構築は、グライダー形状を表現する複雑さと、複雑な固体-流体相互作用をモデル化する際の計算コストが高いため、困難である。
非自明な船体形状の水中ロボットを作れるようにすることで、これらの制限を克服するAI強化型自動計算フレームワークを導入する。
提案手法は, 形状と制御信号の両面を協調的に最適化するアルゴリズムで, 低次幾何表現と微分可能なニューラルネット型流体代理モデルを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.45821679800442
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The development of novel autonomous underwater gliders has been hindered by limited shape diversity, primarily due to the reliance on traditional design tools that depend heavily on manual trial and error. Building an automated design framework is challenging due to the complexities of representing glider shapes and the high computational costs associated with modeling complex solid-fluid interactions. In this work, we introduce an AI-enhanced automated computational framework designed to overcome these limitations by enabling the creation of underwater robots with non-trivial hull shapes. Our approach involves an algorithm that co-optimizes both shape and control signals, utilizing a reduced-order geometry representation and a differentiable neural-network-based fluid surrogate model. This end-to-end design workflow facilitates rapid iteration and evaluation of hydrodynamic performance, leading to the discovery of optimal and complex hull shapes across various control settings. We validate our method through wind tunnel experiments and swimming pool gliding tests, demonstrating that our computationally designed gliders surpass manually designed counterparts in terms of energy efficiency. By addressing challenges in efficient shape representation and neural fluid surrogate models, our work paves the way for the development of highly efficient underwater gliders, with implications for long-range ocean exploration and environmental monitoring.
- Abstract（参考訳）: 新たな自律型水中グライダーの開発は、主に手動の試行錯誤に大きく依存する伝統的な設計ツールに依存するため、限られた形状の多様性によって妨げられている。
自動設計フレームワークの構築は、グライダー形状を表現する複雑さと、複雑な固体-流体相互作用をモデル化する際の計算コストが高いため、困難である。
本研究では,非自明な船体形状の水中ロボットの開発を可能にすることにより,これらの制約を克服するAI強化型自動計算フレームワークを提案する。
提案手法では, 形状と制御信号の両面を協調的に最適化するアルゴリズムを用いて, 低次幾何表現と微分可能なニューラルネット型流体代理モデルを用いる。
このエンドツーエンドの設計ワークフローは、動的性能の迅速な反復と評価を容易にし、様々な制御設定にまたがる最適で複雑な船体形状の発見につながる。
風洞実験とプールグライダー実験により,我々の計算設計したグライダーが,エネルギー効率の観点から手作業で設計したグライダーを上回っていることを実証した。
効率的な形状表現とニューラルネットワークサロゲートモデルにおける課題に対処することにより、我々の研究は、長距離海洋探査と環境モニタリングに影響を及ぼす、高度に効率的な水中グライダーの開発の道を開く。
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