Дослідники використали дизайн вуха кажана для розробки нового підходу до звукової локації
Захопений роботою вуха кажана Рольф Мюллер, професор машинобудування в Технологічному інституті Вірджинії, створив біовдохновлену технологію, яка визначає місцезнаходження джерела звуку.
Розробка професора ґрунтується на простішій і точнішій моделі локації звуку, ніж попередні підходи, які традиційно моделювалися за зразком людського вуха. Його робота є першою новою ідеєю визначення місцезнаходження звуку за 50 років. Результати дослідження опубліковані в журналі Nature Machine Intelligence.
«Я давно захоплююся кажанами за їхню надприродну здатність орієнтуватися у складних природних умовах на основі ультразвуку і підозрював, що незвичайна рухливість вух тварини може мати до цього якесь відношення»
Нова модель звукової локації
Кажани орієнтуються під час польоту, використовуючи ехолокацію — визначаючи, наскільки близько знаходиться об'єкт, безперервно видаючи звуки і слухаючи відлуння. Ультразвукові сигнали виходять з рота або носа кажана, відбиваються від елементів навколишнього середовища і повертаються у вигляді відлуння. Вони також отримують інформацію з навколишніх звуків.
Порівняння звуків для визначення їх походження називається ефектом Доплера. У людському вусі цей ефект працює інакше. Відкриття 1907 року показало, що люди можуть визначати місцезнаходження завдяки наявності двох вух — приймачів, які передають звукові дані в мозок для обробки. Робота з двома або більше приймачами дозволяє визначити напрямок звуків, що містять лише одну частоту, і буде знайома кожному, хто чув звук автомобільного сигналу, коли той лунає поруч.
Сигнал — це одна частота, а вуха працюють разом із мозком, щоб побудувати карту того, куди їде машина. Відкриття 1967 року показало, що, коли кількість приймачів зменшується до одного, одне людське вухо може визначати місцезнаходження звуків, якщо трапляються різні частоти. У випадку машини, що проїжджає, це може бути автомобільний сигнал у поєднанні з ревом двигуна.
За словами Мюллера, робота людського вуха надихнула попередні підходи до точного визначення місцезнаходження звуку, в яких використовувалися приймачі тиску, такі як мікрофони, у поєднанні з можливістю або збирати кілька частот, або використовувати кілька приймачів. Спираючись на дослідження з кажанами, професор знав, що їхні вуха є набагато універсальнішими приймачами звуку, ніж людське вухо. Це спонукало його команду прагнути до однієї частоти і одного приймача замість кількох приймачів або частот.
Створення вуха
Працюючи на основі одночастотної моделі з одним приймачем, команда Мюллера прагнула відтворити здатність кажана рухати вухами. Вони створили м'self вухо, натхненне підковоносом і кажанами Старого Світу, і прикріпили його до мотузки та простого мотора, щоб вухо тремтіло одночасно з вхідним звуком.
У кажанів є вуха, які дозволяють комплексно перетворювати звукові хвилі, тому готовий дизайн природи був логічним вибором. Це перетворення починається з форми зовнішнього вуха, що називається вушною раковиною, яка використовує рух вуха під час отримання звуків для створення безлічі форм прийому, що спрямовують звуки у слуховий прохід.
Найбільша проблема, з якою зіткнулися дослідники у своїй одночастотній моделі з одним приймачем, полягала в інтерпретації вхідних сигналів. Як перетворити вхідні звукові хвилі на читабельні та інтерпретовані дані?
Вчені розмістили вухо над мікрофоном, створивши механізм, схожий на механізм кажана. Швидкі рухи тремтячої вушної раковини створювали сигнатури доплерівського зсуву, які були явно пов'язані з напрямком джерела, але їх було важко інтерпретувати через складність малюнків. Щоб впоратися з цим, команда Мюллера залучила глибоку нейронну мережу — підхід машинного навчання, який імітує багаторівневу обробку, виявлену в мозку.
Вони реалізували таку мережу на комп'ютері і навчили його визначати напрямок джерела, пов'язаний із кожним отриманим відлунням. Щоб перевірити продуктивність системи, що складається з вуха і машинного навчання, вони встановили вухо на обертову установку, яка також включала лазерну указку. Потім звуки відтворювалися з гучномовця, який розташовувався в різних напрямках відносно вуха.
Щойно напрямок звуку був визначений, керуючий комп'ютер повертав установку так, щоб лазерний вказівник потрапляв у ціль, прикріплену до гучномовця, визначаючи місцезнаходження з точністю до половини градуса. Людський слух зазвичай визначає місцезнаходження в межах 9 градусів при роботі двома вухами, а найкращі технології дозволяють визначати місцезнаходження в межах 7,5 градуса.
«Можливості повністю виходять за межі того, що наразі доступно технологіям, і все ж усе це досягається з набагато меншими зусиллями. Наша надія — забезпечити надійну і функціональну автономність у складному зовнішньому середовищі, включно з точним землеробством і лісовим господарством, моніторингом навколишнього середовища, наприклад, моніторингом біорізноманіття, а також застосуваннями, пов'язаними з обороною і безпекою»
Ще багато роботи, перш ніж це стане практичним, але вчені вже бачать, як їхня технологія, заснована на кажанах, допомагає роботам переміщатися по «складних» відкритих просторах без особливих зусиль. Це ще одне нагадування про те, що ефективна біоміметика не обов'язково базується на нашій власній біології.
