Eine neue KI-Anwendung könnte das Design von Unterwasser-Gleitern revolutionieren und die Effizienz bei der Meerwasserprobenahme steigern.
In Kürze
- Maschinelles Lernen optimiert 3D-Formen für Gleiter
- Neue Designs sind energieeffizienter als herkömmliche Modelle
- Projekt unterstützt von DARPA für realistischere Simulationen
Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und der University of Wisconsin
Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und der University of Wisconsin haben eine spannende neue KI-Anwendung entwickelt, die das Design innovativer Unterwasser-Gleiter revolutioniert. Diese Gleiter, die in etwa die Größe eines Bodyboards haben, könnten künftig eine wichtige Rolle bei der Sammlung von Meerwasserproben für Wissenschaftler spielen.
Traditionelle Unterwasser-Gleiter
Traditionell ähneln Unterwasser-Gleiter eher torpedoähnlichen Formen, die für ihre hydrodynamischen Eigenschaften bekannt sind. Doch die neue Methode setzt auf maschinelles Lernen, um verschiedene 3D-Formen virtuell zu testen und deren Effizienz in der Wasserströmung zu optimieren. Das bedeutet, dass die Forscher in der Lage sind, neue, energieeffiziente Designs zu entwickeln, die anschließend mit einem 3D-Drucker realisiert werden können.
Praktische Tests und Ergebnisse
In praktischen Tests haben die Wissenschaftler zwei spezifische Designs entwickelt: eines, das einem Flugzeug ähnelt, und ein anderes mit vier Flügeln, das an einen flachen Fisch erinnert. Beide Modelle haben sich als deutlich effizienter erwiesen als herkömmliche, handgefertigte Varianten.
Der „Lift-to-Drag“-Quotient
Ein zentraler Aspekt dieser Entwicklungen ist der sogenannte „Lift-to-Drag“-Quotient. Dieser Wert beschreibt, wie gut ein Fahrzeug durch das Wasser gleitet. Ein höherer Quotient bedeutet, dass der Gleiter weniger Energie aufwenden muss, um gegen den Wasserwiderstand anzukämpfen, was ihn effizienter macht.
Weiterführende Ziele des Projekts
Doch das Projekt der MIT-Forscher zielt nicht nur auf eine Effizienzsteigerung ab. Sie planen, noch realistischere Simulationen zu erstellen und flexiblere Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, auf Umweltveränderungen zu reagieren. Unterstützt wird ihre Arbeit unter anderem durch eine Förderung der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), was die Relevanz und das Potenzial ihrer Forschung unterstreicht.
Quellen
- Quelle: Massachusetts Institute of Technology
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
