海の星の殺人ロボットがグレートバリアリーフに配備されている| イノベーション| スミソニアン - 記事、イノベーション、テクノロジー、科学、野生生物

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オーストラリアのグレートバリアリーフは休憩をとることができません：汚染、ハリケーン、およびサンゴの白化の連続した発生との闘いに加えて、世界で最も象徴的なサンゴ礁は、数百万のとげのある有毒な動物によって生きて食べられていますオニヒトデ（COTS）として知られる海の星。しかし、SF映画にふさわしい対戦では、科学者たちはこれらの海の星を狩り、殺すための新しいロボットを開発しました。これは、レンジャーボットと呼ばれる殺人的な自律型水中ビークルです。

2010年以降、在来のサンゴを食べるCOTSの人口は急増しており、発生は2, 300キロメートルのグレートバリアリーフを悩ませています。レンジャーボットは今週、COTSを制御するための継続的な取り組みを支援するために、サンゴ礁と海の星の悪夢に導入されています。この自律的な賞金稼ぎは、Googleの非営利部門からの750, 000ドルの助成金に支えられた、クイーンズランド工科大学（QUT）のロボット製作者マシューダンバビンによる10年以上の研究開発の結果です。

COTSの発生は、苦労しているグレートバリアリーフのサンゴ死の主な原因となっています。ブームは複数の要因によって引き起こされているようです。海の星は多産で急速に成長しており、農業流出は幼虫の餌を増やし、人間は毒のあるピンクッションを食べようとする少数の捕食者を乱獲しました。この海の星の爆発を制御し、将来のスパイクを防ぐことで、グレートバリアリーフのサンゴの減少を逆転させることができることが研究で示唆されています。

これは、ダンバビンがロボットビジョンで彼の研究を応用する機会を見た場所です。 2005年にダンバビンは、COTSを約67％の精度で識別できるコンピューターシステムを開発しました。しかし、次の一歩を踏み出し、発見したシステムを実際に絶滅させるためにシステムを適合させることは大きな挑戦でした。 COTSを殺すには、有毒な溶液を海の星の約20本の腕のすべてに注入する必要があります。いくつかを見逃すと、動物は生き残り、再生することができました。「それは人間にとっても大きな仕事であり、ロボットシステムにとっては不可能でした」とダンバビンは言います。

しかし、2014年にその特定の問題に対する解決策が生まれました。胆汁の派生物（胆嚢からの酸性消化液、ほとんどの場合牛または羊から）の1ショットがCOTSを迅速かつ完全に発散できるという発見です。これらの胆汁酸塩は組織の損傷と強力な免疫反応を引き起こし、20時間以内に海の星を殺します。ダンバビンは、この新しいワンショット注入システムをベースにしたロボットの構築に取り掛かりました。その結果、COTSbotと呼ばれる魚雷のようなロボットができました。ロボットビジョンと人工知能の進歩により、COTSbotは99.4％の時間でCOTSを認識できました。

オニヒトデはサンゴを食べるため、オーストラリアのグレートバリアリーフでは人口の急増が大きな問題を引き起こしています。（Tarasovs / iStock）

COTSbotは概念実証に成功しましたが、リーフでの広範な使用を妨げる多くの制限がありました。ロボットは大きくて高価であり、専門家のみが展開できました。ダンバビンと彼のチームは、より汎用性が高く使いやすい、安価で小型のロボットを構想しました。これは、レンジャーボットで実現したビジョンです。

「目標は、今日のドローンのように、非常に直感的にすることでした。タブレットを手に取り、ミッションを少し計画し、プレイを押します」とダンバビンは言います。この段階に到達するには、多数の潜在的なユーザー（12を超える地域の高校の生徒を含む）でコントロールをテストおよび改良する必要がありました。彼らはまた、レンジャーボットのキットを肉付けし、水質センサー、ライト、取り外し可能なバッテリー、追加のスラスタを提供して、水サンプルを収集し、夜間および長時間運転し、あらゆる方向に操縦できるようにしました。

オーストラリア連邦科学産業研究機構でCOTS管理を研究しているラス・バブコックは、レンジャーボットがより深く、アクセスしにくい水域に海星制御の取り組みを拡大し、サンゴと海星に関する高品質のデータを収集して現在の管理に通知する可能性について楽観的です。「これらのことは海洋生態学者のツールボックスの中にあると信じており、私たちのような単なる海洋生態学者がロボットの騎手を連れて行かなくても操作できる日が近づいています。それをもたらします」と彼は言います。

ある日、レンジャーボットの艦隊は、グレートバリアリーフの広大なエリアを自律的に監視し、現在の監視システムを補完し、リーフマネージャーをより良いデータで武装させます。

QUTのダンバビンの同僚の1人であるJulia Daviesは、RangerBotの開発中にユーザーインターフェイスのテストを支援しました。彼女は、RangerBotの可能性を、事故や減速の迅速な通知を提供できる高速道路交通カメラのシステムの可能性と比較します。

さらにすぐに、ダンバビンは、5つの稼働中のRangerBotが、グレートバリアリーフ全体でCOTS発生の早期警告兆候を提供できることを望んでいます。ただし、彼はRangerBotsの制限について現実的なままです。「これらは管理プログラムを拡張するためのツールである必要があります」と彼は言います。

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