人工智能助力自主水下滑翔器設計革新
麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員，開發出一套基於人工智能的設計流程，能夠創造出形態獨特、具備高效水動力性能的水下滑翔器。這些滑翔器大小相當於衝浪滑板，能夠在水下滑行，為海洋科學家提供收集海洋數據的新工具。
長期以來，海洋生物如魚類和海豹等，憑藉不同的體型展現出高效的游泳能力，能以極低的能量消耗長距離遷徙。模仿這種自然的優化設計，自主水下滑翔器也能漂流於海洋中，收集廣闊水域的環境數據。然而，目前這類滑翔器的外形多侷限於類似管狀或魚雷形，因為這些形狀較符合水動力學原理，而嘗試新形狀往往需要大量的實地試驗。
MIT CSAIL與威斯康辛大學麥迪遜分校的研究團隊提出，利用人工智能技術可以更方便地探索前所未有的滑翔器設計。他們的方案透過機器學習，在物理模擬器中測試不同3D形狀，進而塑造出更優化的水動力外形。這些設計可直接用3D打印機製造，較手工製作大幅節省能源。
研究人員指出，該設計流程能催生更多高效的新型滑翔器，協助海洋學家測量水溫、鹽度，深入了解洋流，並監測氣候變化影響。團隊已成功製造兩款滑翔器：一款擁有兩翼、形似飛機；另一款則是四翼設計，模仿扁平魚類形狀。
項目聯合負責人、MIT CSAIL博士後Peter Yichen Chen表示：「我們開發的半自動化流程能測試非常規設計，這對人類設計者來說會非常吃力。這種形狀多樣性以前未被充分探索，多數設計尚未經過實地測試。」
如何由AI構思創新形狀？
研究團隊先收集了20多個傳統海洋探索工具的3D模型，包括潛艇、鯨魚、魟魚和鯊魚等，並將它們包覆在「變形籠」中，這種籠子定義了可拉動的節點，研究人員透過調整節點，創造出全新形狀。
團隊建立了包含傳統與變形模型的數據集，並模擬它們在不同「攻角」條件下的表現——攻角指的是滑翔器穿梭水中時的傾斜角度，例如游泳者潛水時可能會傾斜負30度以撿取物品。
這些多樣形狀及攻角成為神經網絡的輸入，網絡能預測滑翔器在特定角度下的性能，並根據結果優化設計。
提升滑翔機效能的關鍵指標：升阻比
團隊的神經網絡模擬滑翔器在水中的物理反應，特別關注前進推力與阻力之間的關係，目標是最大化升力與阻力的比率（升阻比）。升阻比越高，滑翔器推進效率越佳；比率越低，滑翔器在航行中會更易減速。
在飛機設計中，升阻比是關鍵指標：起飛時需最大升力以克服重力，降落時則需足夠阻力以安全停機。MIT建築系研究生Niklas Hagemann指出，在水中滑翔同樣適用此原理。
他說：「我們的流程會調整滑翔器形狀，尋找最佳升阻比，從而優化水下性能。最終你可以將表現最佳的設計導出，直接用3D打印機製造。」
實驗驗證：從風洞到水池
為驗證AI預測的準確性，研究人員先製作了兩翼滑翔器的縮小模型，形似紙飛機，並在MIT的萊特兄弟風洞中進行風力測試。結果顯示，預測的升阻比平均只比實驗數據高出約5%，模擬與現實的誤差非常小。
此外，一套更複雜的數字物理模擬也支持AI預測的精確性，能視覺化滑翔器在3D空間的下沉軌跡。
為了真實評估滑翔器在水中的表現，團隊選擇了兩款在特定攻角下表現優異的設計：一款噴射機型（攻角9度），以及四翼型（攻角30度）。這兩款滑翔器均以3D打印成中空外殼，外殼設計有小孔，潛入水中時會進水，減輕重量，方便操控及減少材料使用。內部安置了一組硬件，包括調節浮力的泵、控制攻角的質量轉移裝置和電子元件。
實驗結果顯示，這兩款AI設計的滑翔器在泳池中游動效率均優於傳統手工製作的魚雷型滑翔器。它們的升阻比更高，消耗能量更少，模仿了海洋生物輕鬆游動的自然優勢。
未來展望與挑戰
儘管這項研究在滑翔器設計上取得突破，團隊仍致力於縮小模擬與現實性能的差距。他們希望未來能開發出能自動適應突變洋流的滑翔器，使其在更複雜多變的海洋環境中更具適應性。
Chen表示，團隊計劃探索更纖薄的滑翔器設計，並加快設計流程，增加更多定制化和操控性功能，甚至嘗試製造微型滑翔器。
該項目由Chen、Hagemann與OpenAI研究員Pingchuan Ma共同領導，合著者包括威斯康辛大學助理教授兼前CSAIL博士後Wei Wang、MIT校友John Romanishin，以及MIT CSAIL實驗室主任Daniela Rus和高級作者Wojciech Matusik。研究部分由美國國防高級研究計劃署（DARPA）與MIT-GIST計劃資助。
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編輯評論：AI推動海洋科技設計革命的多維視角
這項由MIT CSAIL領導的研究，展現了人工智能在工程設計領域的強大潛力，尤其是在模擬與實體製造結合的環節中，突破了傳統設計的局限。過往水下滑翔器設計多局限於簡單且經典的形狀，主要因為人類設計者無法輕易想像並驗證複雜的水動力結構。AI的加入不僅大幅擴展了設計空間，更能以數據驅動的方式，快速篩選出性能優越的形態。
這種方法不僅有助於海洋科學的數據蒐集，更為機器人自主性和能源效率設定了新標準。未來若能結合即時環境感知和自適應控制，滑翔器將成為真正智能的海洋探測員，能夠主動調整姿態應對海流變化，提升探索範圍及精度。
此外，這種AI與3D打印的結合，也啟示了製造業未來走向定製化與快速響應的趨勢。對香港這樣地理環境受限的城市，發展類似技術不僅有助於海洋監測和環境保護，也可能促進本地海洋科技產業的升級。
不過，我們仍需關注AI設計的可解釋性與安全性。滑翔器若應用於敏感海域或重要科研任務，如何確保其設計在不同環境下的可靠性，避免因模擬誤差導致任務失敗，是後續研究必須重點解決的問題。
總體而言，這項研究不僅是科技創新，更是跨學科合作的典範，展示了人工智能如何從根本上改變我們認識和利用自然世界的方式。對香港而言，借鑒這種創新思維，結合本地海洋研究與科技發展，將有助於推動智慧海洋經濟的未來。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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