Шьям Голлакота, директор Лаборатории мобильных систем и сетей в Вашингтонском университете, объясняет, как он добавляет электронику этим насекомым, чтобы создать «интернет вещей живой», более эффективный, чем механический
Природа — величайший источник вдохновения для технологий. Там, ничего нового. Но объединить живую материю с электроникой для создания киборгов — другая проблема. Это как раз основа работы Шьяма Голлакота, директора Лаборатории мобильных систем и сетей Вашингтонского университета. Его задача: дать жизнь интернету вещей. Ваш инструмент: пчелы. Его применение: интеллектуальное сельское хозяйство.
«Дроны — это большие сборщики данных», — прокомментировал исследователь во время недавнего переосмысления Amazon Web Services в Лас-Вегасе. Но, в этом случае, «маленький отличается». И заключается в том, что его исследования направлены именно на микродроны размером с насекомое по трем основным причинам. Во-первых, его крошечный размер, который позволяет им перемещаться в ограниченном пространстве. Два, которые перемещаются по воздуху, так что их можно использовать для самых разных применений и свободно перемещаться в закрытых или открытых помещениях, даже дома. Третье, его низкая стоимость, до такой степени, что вы можете создавать рои для применений, которые требуют большей емкости.
Лаборатория Голлакота не первая, которая преследует эту цель. Еще в 2005 году Беркли создал наземного микроробота-насекомого размером три сантиметра и 120 миллиграмм. Два года спустя Гарварду удалось создать летающий, с тем же размером и половиной веса. Проблема? Мне нужен был кабель, чтобы получить питание и контролировать его. Потребовалось более десяти лет, чтобы получить первую летающую муху, способную взлетать и летать без проводов.
Создание, RoboFly, является работой команды Университета Вашингтона, которая сумела решить некоторые исторические проблемы микродронов. Например, он освободил машину от тяжелых аккумуляторов через солнечные элементы с возможностью передачи энергии. Также устранены элементы управления на борту с использованием алгоритмов.
Несмотря на это, проблема сохраняется. Механические беспилотники продолжают потреблять много энергии и должны перезаряжаться каждые 10-20 минут — время использования, которое значительно ограничивает их практическое применение. Исследователи решили сделать скачок от механических микродронов, которые имитируют природу, к микродронам, которые запускают живых животных.
Пчелы были выбраны. «Они могут замкнуть большой круг данных: они получают информацию, отслеживают, общаются с центром обработки данных, где их анализируют», — говорит Голлакота. Но чтобы достичь этого, им пришлось решить две основные задачи, одну из которых касалась аппаратного обеспечения, а другую — системы определения местоположения.
Первая проблема при разработке электроники была связана с размером. Пчелы — очень маленькие насекомые, на которых должны быть отправлены компоненты системы. Исследователям удалось миниатюризировать батарею в 70 миллиграммов, а остальные — в 30, чтобы общая сумма не превышала 100 миллиграммов. Электроника включает в себя программируемый микроконтроллер, датчики температуры и влажности и антенну для беспроводной связи. Затем этот аппаратный элемент буквально прилипает к телу пчелы.
Вторая большая проблема заключается в том, что вы не можете контролировать движение пчелы. Поэтому исследователи решили узнать свою позицию. Первым вариантом был GPS, но он потребляет слишком много энергии, и крошечная батарея пчелы не может его обеспечить. Поэтому они выбрали пассивный приемник, который имеет нулевое потребление. «Он предлагает большую амплитуду сигнала, но одна только амплитуда не дает вам местоположение», говорит он. Чтобы достичь этого, они прибегают к так называемому формированию луча, в котором используются несколько антенн, отвечающих за сканирование пространства под разными углами. Эта информация пересекается с амплитудой, поэтому они могут найти пчелу с «точностью до двух метров». «Это круто, потому что это так же, как GPS».
Следующим шагом является использование возможностей вычислений на границе сети (периферийные вычисления) для отправки изображений на соседние устройства. Для этого они используют камеру QVGA для интеллектуальных сельскохозяйственных применений. «Мы можем использовать машинное обучение в данных, собранных пчелами в режиме реального времени». Конечная цель состоит в том, чтобы иметь возможность, например, прогнозировать заболевания растений на основе изображений, полученных камерами, и траектории движения пчел.