Le vibrazioni e l'intelligenza artificiale aiutano a valutare il terreno planetario. / Vibrations and AI help gauge planetary terrain

 Le vibrazioni e l'intelligenza artificiale aiutano a valutare il terreno planetario. / Vibrations and AI help gauge planetary terrain

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Gli ingegneri del Virginia Tech hanno sviluppato un sistema di sensori basato sull'intelligenza artificiale per determinare la profondità delle rocce sepolte, che potrebbe aiutare i robot ad esplorare altri pianeti. 

Le rocce parzialmente inglobate nel terreno rappresentano una sfida per gli scavi sulla Terra, e ancor di più su altre superfici come la Luna e Marte, soprattutto se gli scavi vengono eseguiti da robot. Per valutare la profondità di queste strutture sepolte, il sistema del Virginia Tech utilizza innanzitutto un martello strumentato per colpire la roccia esposta. Successivamente, misura a distanza le vibrazioni risultanti tramite un vibrometro laser Doppler a scansione. 

Dopo aver acquisito le vibrazioni da diverse altezze sulla superficie della roccia, i dati sono stati inseriti in una rete neurale che ha collegato le caratteristiche di vibrazione, la geometria visibile della roccia e la profondità di seppellimento. Addestrata su 18 blocchi di cemento di diverse dimensioni, l'intelligenza artificiale risultante è stata in grado di determinare in modo affidabile la profondità raggiunta dai blocchi sotto la superficie. Il lavoro è  stato pubblicato sull'IEEE Sensors Journal.

"Stimare la profondità di sepoltura di una roccia utilizzando le vibrazioni può essere complicato", ha affermato il coautore Yiyan Ruan, dottorando in ingegneria meccanica presso il Virginia Tech.

"Il feedback è influenzato dalla geometria della roccia e dal modo in cui il terreno la trattiene. Selezionando attentamente le caratteristiche dalle misurazioni delle vibrazioni e dalla geometria esposta, siamo stati in grado di produrre dati affidabili utilizzando una rete neurale compatta con soli due strati nascosti."

Sebbene questa tecnologia trovi applicazione sulla Terra in settori come l'edilizia e le operazioni di ricerca e soccorso, è il suo potenziale extra-planetario ad entusiasmare particolarmente i suoi creatori. I robot esplorativi devono utilizzare l'energia in modo selettivo ed il nuovo strumento potrebbe consentire loro di identificare quali ostacoli possono essere spostati e quali sono troppo grandi per essere superati.

"Da quando gli esseri umani hanno costruito cose sulla Terra, abbiamo dovuto affrontare ostacoli grandi e pesanti che non possono essere semplicemente ignorati o rimossi senza un'attenta pianificazione", ha affermato il coautore Erik Komendera, professore associato di ingegneria meccanica al Virginia Tech, che in precedenza ha lavorato alla NASA.

"Per noi è abbastanza semplice osservare le rocce e formulare giudizi rapidi e verificabili. Questa roccia è appoggiata o parzialmente sepolta? Posso spostarla da solo o ho bisogno di aiuto e di attrezzi? Ma cosa succede se a farlo devono essere dei robot? Come possono i robot formulare questi giudizi? Ora abbiamo una risposta."

ENGLISH

Engineers at Virginia Tech have developed an AI-powered sensor system to determine the depth of buried rocks, which could help robots explore other planets. 

Partially embedded rocks present a challenge for excavation on Earth, and even more so on other surfaces such as the Moon and Mars if robots are doing the digging. To help gauge the depth of these buried structures, the Virginia Tech system first uses an instrumented hammer to strike the exposed rock. It then measures the resulting vibrations remotely using a scanning laser Doppler vibrometer.

After acquiring vibrations from multiple heights on the rock’s surface, the data was fed into a neural network that joined the dots between vibration characteristics, visible rock geometry, and burial depth. Trained across 18 concrete blocks of different dimensions, the resulting AI was able to reliably determine the depth to which the blocks reached below the surface. The work is published in IEEE Sensors Journal.

“Estimating how deep a rock is buried using vibrations can be tricky,” said co-author Yiyan Ruan, a mechanical engineering PhD candidate at Virginia Tech.

“The feedback is affected by the rock’s geometry and the way the soil holds it. By carefully selecting features from vibration measurements and exposed geometry, we were able to produce reliable data using a compact neural network with just two hidden layers.”

While the technology has applications on Earth in areas such as construction and search and rescue, it is the extra-planetary potential that particularly excites its creators. Exploratory robots need to use their energy selectively, and the new tool could enable them to identify which obstacles could be shifted and which are too big to budge.

“For as long as humans have built things on Earth, we have had to deal with large and heavy obstacles that cannot simply be ignored or scooped out of the way without careful planning,” said co-author Erik Komendera, an assistant professor of mechanical engineering at Virginia Tech who previously worked at NASA.

“It's easy enough for us to just look at rocks and make some quick, testable judgements. Is this rock resting or partially buried? Can I move this alone or do I need help and tools? But what if robots need to do this? How can robots make those judgements? Now we have an answer.”

Da:

https://www.theengineer.co.uk/content/news/vibrations-and-ai-help-gauge-planetary-terrain?rcip=giuseppecotellessa%40libero.it&utm_campaign=Daily%20Bulletin%20-051126%20-%20Thursday&utm_content=&utm_term=https%3A%2F%2Fwww.theengineer.co.uk%2Fcontent%2Fnews%2Fvibrations-and-ai-help-gauge-planetary-terrain&utm_medium=email&utm_source=The%20Engineer