寻找抹香鲸的新方法有点像拼车应用程序

海洋生物学家正在一步步了解抹香鲸交流的来龙去脉。但为了解读鲸类动物所说的话，他们首先必须找到它们并知道它们会浮出水面的位置。这并非易事，因为抹香鲸可以潜入 10,000 英尺深的水下，并在水下停留长达 60 分钟。它们的栖息地本身绵延数千英里。

现在，来自 CETI（鲸类翻译计划）和哈佛大学的科学家提出了一种新方法，利用自主机器人和丰富的传感器数据组合来寻找抹香鲸并预测它们浮出水面的位置。10 月 30 日发表在《科学机器人》杂志上的一项研究中详细介绍了该方法。

[相关：抹香鲸可能有自己的‘字母表’ 。]

这种方法为科学家提供了一个在充满挑战的环境中测试新算法、传感数据和人工智能的机会。CETI 项目于 2020 年首次启动，旨在收集鲸鱼的声音，以破译抹香鲸之间的交流方式。他们使用贴在鲸鱼身上的标签实时跟踪它们，并使用定制无人机跟踪它们的行为。

这项新研究使用了各种传感设备，包括配备甚高频 (VHF) 信号传感能力的空中无人机。这些设备可以利用信号相位和无人机的运动来模拟“空中天线阵列”。这可以帮助估计 CETI 正在跟踪的其中一头被标记的鲸鱼发出的脉冲正朝哪个方向传播。

据该团队称，这展示了如何使用传感器数据预测抹香鲸何时何地浮出水面，从而预测它们的潜水行为。有了这些数据，CETI 项目现在可以创建算法，为无人机找到最有效的路线，或在海面上遇到鲸鱼。未来，这可以应用于保护方法，包括帮助船只在鲸鱼浮出水面时避免撞到它们。

他们将这种方法称为“通过遥感跟踪和会合鲸鱼的自动驾驶车辆”（AVATARS）框架。它使用两个相互关联的组件——自主和传感。自主决定部署的自主机器人的定位命令，以增加目视发现鲸鱼的机会。传感测量鲸鱼标签的到达角，以更好地为机器人部署位置的决策过程提供信息。从自动无人机、水面标签、水下传感器和先前抹香鲸生物学研究中的鲸鱼运动模型获取的数据都被输入到 AVATARS 自主决策算法中，该算法旨在最大限度地减少与抹香鲸会合的错失机会。

[相关：抹香鲸家族通过口音来区分彼此。]

这种时间紧迫的会合方法的类似且更为人熟知的应用是拼车应用。它们使用实时传感来记录不断变化的路径和位置，以便将司机与潜在乘客联系起来。当乘客请求乘车时，该应用可以指派司机尽快高效地到达乘客身边。据该团队称，Project CETI 的新方法以类似的方式工作，通过实时跟踪鲸鱼，最终目标是协调无人机的会合点，以便在水面与鲸鱼会面。

“我很高兴能为 CETI 项目的这一突破做出贡献，”研究合著者、哈佛大学计算机科学家 Stephanie Gil 在一份声明中表示。“通过利用自主系统和先进的传感器集成，我们能够解决在鲸鱼自然栖息地中追踪和研究鲸鱼的关键挑战。这不仅是一项技术进步，也是帮助我们了解这些生物复杂的交流和行为的关键一步。”