Синергия изучения глубоководных экосистем и ледяных спутников

В последние годы исследования наземных и инопланетных океанов все чаще объединяют усилия и опыт и интегрируют технические решения в исследовании морских систем на Земле и в космосе. Данная интеграция включает в себя решения для роботизированных применений, автономные платформы и интеграцию датчиков, а также последующий анализ данных.

Синергия в биомиметическом дизайне, платформах искусственного интеллекта (ИИ) и наборах датчиков для отслеживания жизни будет применяться для мониторинга и наблюдения за экологически уязвимыми местами обитания на Земле, такими как холодноводные коралловые рифы или рыболовные угодья, а также места вывода из эксплуатации нефтяных и газовых платформ. Таким образом, морская научная и промышленная оффшорная инфраструктура может предоставить инновационные испытательные стенды для робототехники и разработки датчиков.

Глубоководная робототехника и ледяные спутники

Исследования морского и космического океана в основном сосредоточены на мониторинге со спутников и буев. Однако последние достижения в области роботизированного проектирования, автономности и интеграции датчиков создают решения для исследования глубоководных пелагических и донных сред, которые могут быть перенесены в обширные внеземные океаны ледяных спутников Энцелад и Европа. Эти водные объекты похожи на наземные морские системы с точки зрения давления, гравитации и геотермальной активности, внутренней приливной выпуклости и постоянной темноты, а также имеют общую активность гидротермальных источников (как показали космические миссии Galileo, Cassini-Huygens и космического телескопа Хаббл). Трещины на ледяных поверхностях являются результатом крупных гейзеров, выбрасываемых в результате криовулканизма; другими словами, высокое давление и сильные геотермальные градиенты создают большие потоки горячей воды, которые транспортируются на поверхность через трещины в ледяной шапке. Из-за декомпрессионных толчков вода внезапно испаряется и замерзает, как только она выходит в космос, падая обратно на поверхность в виде снега.

Исследование жизни на ледяных спутниках рассматривается как результат благоприятного импульса, созданного космическими агентствами, но свой вклад также внесут новейшие разработки в области глубоководной робототехники, которые, в свою очередь, могут извлечь выгоду из решений для космических исследований. Например, наборы датчиков на основе оптоакустики, пассивной акустики и omics (eDNA), которые в настоящее время используются для исследования глубоководных экосистем, могут представлять собой готовые решения для биопоисков предполагаемой жизни в экзо-океанах на расстояниях размером с бактерии и за их пределами. Учитывая геологические сроки существования экзо-океанов и их вентиляционную активность (которая сопоставима с таковой на Земле), смелой мыслью было бы предположить, что внеземные организмы могут присутствовать даже в пределах диапазона размеров мегафауны, и даже с некоторым уровнем морфологической аналогии (т.е. виды разного филогенетического происхождения похожи поскольку они отреагировали на общее избирательное давление). Внеземная фауна может напоминать сидячие или подвижные морфологические структуры наших морских организмов в рамках основных морских типов, таких как Porifera (губки), членистоногие (например ракообразные), моллюски (например, осьминоги), книдарии (кораллы и медузы), анеллиды (черви) и даже хордовые (например, рыбы).

Морские исследования в настоящее время создают растущие высокотехнологичные бентопелагические сети из кабельных и некабельных обсерваторий и их пристыкованных мобильных мультипараметрических платформ (т.е. AUVs и ROV, а также краулеры, роверы и биомиметические роботы) по причинам, варьирующимся от астрофизики до обнаружения нейтрино (т.е. нейтринные телескопы KM3NeT) и экологических, океанографический и геохимический мониторинг (например, Океаническая сеть Канады (ONC - Ocean network Canada), Европейская многопрофильная обсерватория морского дна и водной толщи (EMSO - European Multidisciplinary Seafloor and water column Observatory) и Инициатива океанических обсерваторий (OOI - Ocean Observatories Initiative). В последние годы морские платформы увеличили свою автономность, чтобы соответствовать своим космическим аналогам, но их все более биомиметичный дизайн может позволить изучать сложные глубоководные и экзо-океанические среды с использованием высокоинтегрированных наборов датчиков для отслеживания жизни, океанографических и геохимических датчиков, описанных выше.

Исследование Экзо-океана подразумевает технологическую задачу гораздо более высокой сложности, чем исследование любого глубоководного места. Полезная нагрузка платформы и датчиков, вероятно, ограничит их использование для исследования экзо-океана в ближайшие десятилетия, а для проникновения в большие ледяные шапки потребуются роботизированные транспортные решения (например, криоботы), оснащенные инструментом для прокладки туннелей длиной в километры. Ниже представлено будущее развитие глубоководной робототехники в связи с использованием космических технологий в трех основных областях исследований: биомиметическое структурное и энергетическое проектирование, искусственный интеллект и миниатюризация сенсорных технологий отслеживания жизни.

Биомиметическое структурное и энергетическое проектирование

Исследование экстремальных условий, таких как наземные бездонные районы и экзо-океаны, требует инновационных платформ, которые используют методы передвижения, отличные от традиционных средств (например, беспилотные летательные аппараты, краулеры и марсоходы). Появляется необходимость в обеспечении их энергией для более длительного автономного выполнения миссий и улучшения кооперативного поведения (т.е. групп подразделений, чтобы максимизировать эффективность миссий).

Разработка биомиметических платформ на ножках, которые используют подвижную локомоцию, подобную движению членистоногих, может значительно повысить мобильность на неровной местности, такой как поля гидротермальных источников, и позволить этим платформам закрепляться на субстрате и даже чувствовать, используя свои конечности. Адаптация к динамично меняющимся, пересеченным местностям и высокому давлению также может быть достигнута с помощью новых мягких и легких материалов с плотностью, близкой к плотности морской воды.

Другой серьезной проблемой, связанной с автономностью роботов, является обеспечение их энергией, которая в настоящее время сосредоточена на разработке эффективных, но часто больших батарей или эквивалентов источников водорода, таких как топливные элементы с перекисью водорода (H2O2). Однако организмы полагаются на создание энергии посредством биологических процессов, и это может быть воспроизведено с помощью искусственного метаболизма для получения возобновляемой энергии на месте, например, путем переработки субстратов (функции, подобные питанию), что также может принести потенциальную пользу для освоения космоса. Это могло бы быть основано на новом поколении энергетически автопоэтических микробных топливных элементов, но они представляют угрозу для космических полетов в соответствии с протоколами о загрязнении Комитета по космическим исследованиям (COSPAR - Committee on Space Research). В ближайшем будущем бактериальные компоненты могут быть удалены, а маршруты биохимических реакций выведены с помощью подходов обратного инжиниринга, основанных на ИИ.

Платформа ИИ в автономной миссии и последующая обработка данных

Традиционный командный цикл для автономных роботизированных морских платформ включает в себя людей-операторов, посылающих фиксированные команды транспортному средству, а транспортное средство выполняет эти команды и передает полученные данные на судно или берег. Однако это становится все более неосуществимым, поскольку такие платформы работают на увеличивающихся глубинах океана и невозможны в сценариях вне океана. Искусственный интеллект и долгосрочная автономность необходимы для ключевых функций долгосрочных миссий в оперативных условиях, когда передача данных ограничена (например, большие океанические глубины, защищающие ледяные покровы и астрономические тела, а также на огромных расстояниях). Такие обновления ИИ необходимы для навигации и планирования траектории, адаптивной выборки и зондирования, а также обработки и обобщения очень больших объемов разнородных данных в режиме реального времени. Аппаратные архитектуры, способные управлять датчиками и выполнять алгоритмы в режиме реального времени для интерпретации данных на основе контента независимо от удаленных вычислительных ресурсов, являются ядром парадигмы граничных вычислений.

Например, методы относительной навигации по местности и одновременной локализации и картографирования (SLAM - simultaneous localization and mapping) могут использоваться для оказания помощи в навигации, когда акустические ультракороткие базовые линии (USBL - ultra-short baseline) и одиночные сигналы маяка недоступны для локализации. Их преимущество заключается в том, что они независимы от какой-либо внешней инфраструктуры, но имеют ограничение в том, что локальные координаты в конечном итоге должны быть привязаны к глобальной системе координат. Глубоководные эксплуатационные испытательные аппараты будут иметь решающее значение для разработки и совершенствования надежных навигационных решений для использования во внешних океанах.

Кроме того, поскольку морские роботизированные платформы собирают огромное количество разнородных данных, соответствующие усилия направляются на автономную обработку данных. Приложения ИИ должны не только быть способны обнаруживать и извлекать полезную информацию, чтобы уменьшить объем памяти и облегчить коммуникационные действия, но они также должны автономно объяснять, почему такая информация актуальна и как она была извлечена из данных. Автономная бортовая интерпретация данных и рекомендации транспортного средства, как в случае адаптивного отбора проб/зондирования, были разработаны в условиях, когда отсутствуют априорные научные знания об особенностях окружающей среды. В таких случаях потребуются методы адаптивного онлайн-исследования целевых объектов, представляющих интерес, для автономного подтверждения новых наблюдений на основе истории предыдущих наблюдений.

Наборы датчиков для отслеживания срока службы

В астробиологии усилия по интеграции полезной нагрузки датчиков в настоящее время сосредоточены на микроорганизмах, а разработанные прототипы объединяют молекулярный анализ с микроизображением и спектральным анализом жидких образцов. Технологическое развитие, вдохновленное глубоководными исследованиями, может способствовать смещению фокуса астробиологических исследований с микроклеточных на многоклеточные и более крупные организмы.

В то время как служба морских разработок разрабатывает датчики omics для отслеживания ДНК/РНК окружающей среды (eDNA/eRNA), сообщество exo-ocean разрабатывает прямые и косвенные методы обнаружения альтернативных структур нуклеозидов окружающей среды, таких как ксенонуклеиновые кислоты (eXNA). Это прокладывает путь к созданию датчиков omics in situ, которые могут обнаруживать признаки жизни в экстремальных условиях (например, в гидротермальных источниках). Возможность отслеживания жизни в глубоководных районах будет все чаще объединять технологии получения изображений и молекулярных датчиков в высокоинтегрированные полезные нагрузки (рис. 2). В ближайшем будущем такая разработка будет совместима с возможностью отбора проб микрофлюидом in situ. Микрофлюидные датчики - это настоящие молекулярные лаборатории. В настоящее время возможности отбора проб микрофлюидов in situ в морской среде далеки от совершенства, но они имеют значение для выявления жизни в ледяных панцирях и экзо-океанах на ледяных спутниках. Такие датчики предназначены для обнаружения молекул (например, аминокислот), биополимеров (например, липиды как универсальные маркеры жизни и углеводы как прокси для фотосинтетической активности) или нуклеиновые кислоты, используя протоколы, интегрированные с магнитными частицами и одноканальной структурой для нанопорового секвенирования.

Выводы

Во время восстановления океанических экосистем технологии исследования окружающей среды и мониторинга все чаще занимают центральное место. Комбинируя морские технологии с решениями для исследования космической робототехники для мониторинга и наблюдения за экологически уязвимыми местами обитания (например, холодноводными коралловыми рифами) или на местах вывода из эксплуатации нефтяных и газовых платформ, роботы и датчики создают новую основу для диалога в рамках трех основных исследовательских тем, представляющих интерес, для создания нового класса "океанических услуг". Например, оффшорные отрасли промышленности могли бы извлечь значительную выгоду из роботизированных разработок для наблюдения и обслуживания своих инфраструктур. В то же время морская научная и промышленная морская инфраструктура может предоставлять инновационные услуги испытательного аппарата для робототехники и разработки датчиков.

Рисунок 3: Глубоководный гусеничный аппарат MANSIO-VIATOR способен выполнять автономные миссии по мониторингу на морском дне. Он состоит из автономного гусеничного движителя и его гаража.

Благодарности

Это исследование стало возможным благодаря помощи следующих коллег: Симоны Марини (CNR-ISMAR, Италия), Лоренца Томсена (Университет Джейкобса, Германия), Яна Альбиза (Kraken Robotics, Канада), Питера Вайса (Spartan Space, Франция), Марчелло Калисти (Университет Линкольна, Великобритания), Луки Миримин (Технологический институт Голуэй-Майо, Ирландия), Фабрицио Векки (SZN), Сесилии Ласки (Национальный университет Сингапура), Эндрю Бранч (Лаборатория реактивного движения, США), Эвана Б. Кларка (Лаборатория реактивного движения, США), Мара Флейшас (Лаборатория реактивного движения, США), Бернарда Фоинг (ILEWG EuroMoonMars, Лейденский университет, Нидерланды), Армина Ведлера (Институт робототехники и мехатроники, Германия), Дамианоса Чациевангелу (ICM-CSIC), Майкла Тангерлини (SZN), Отуна Пьюсера (Институт Альфреда Вегенера, Германия), Роберто Дановаро (SZN, Политехнический университет Марке), Льюиса Дартнелла (Университет Лестера, Великобритания), Ивана Масмитья (ICM-CSIC), Клаудио Ло Яконо (ICM-CSIC).

Ссылки

Стефанни С., Миримин Л., Станкович Д., Чациевангелу Д., Бонджорни Л., Марини С., Модика М.В., Манеа Э., Бонофиль Ф., дель Рио Дж., Кукров Н., Гаврилович А., Де Лео Ф.К., Агуцци Дж. 2022. Создание ультрасовременного комплексного глубоководного мониторинга биоразнообразия с помощью eDNA и оптико-акустических дополненных инфраструктур. Границы морских наук 8: 797140. doi: 10.3389/fmars.2021.797140.