Maximizing Seaweed Growth on Autonomous Farms: A Dynamic Programming Approach for Underactuated Systems Navigating on Uncertain Ocean Currents

要約

海藻バイオマスは気候緩和に大きな可能性を秘めていますが、それを最大限に活用するには大規模で自律的な外洋養殖場が必要です。
このような養殖場は通常、推進力が低く、海流の影響を大きく受けます。
私たちは、高成長地域に到達するために非線形の時間変化する海流を利用して、数か月にわたって海藻の成長を最大化するコントローラーを設計したいと考えています。
複雑なダイナミクスと作動不足により、電流がわかっている場合でも、これは困難になります。
不確実性が増大する短期の不完全な予測しか利用できない場合、これはさらに困難になります。
真の電流がわかっている場合に最適な成長値関数を効率的に解く動的計画法ベースの方法を提案します。
実際には予測のみがわかっている場合に、さらに 3 つの拡張を示します。 (1) 私たちのメソッドの結果として得られる値関数をフィードバック ポリシーとして使用して、すべての状態と時間に対して成長最適な制御を取得でき、再実行と同等の閉ループ制御が可能になります。
各時間ステップで計画を立てることで予測誤差を軽減し、(2) 季節平均電流データを最終報酬として使用し、予測期間を超えて長期的に最適な成長を実現するためのフィードバック ポリシー、および (3) 割引された有限時間動的プログラミング (DP) 定式化により、
海流推定の不確実性が増大する原因となります。
私たちは、現実的な太平洋の流れのシナリオにおける浮遊海藻養殖場の 30 日間のシミュレーションを通じて、私たちのアプローチを評価します。
私たちの方法では、5 日間の予測のみを使用して、可能な限り最高の成長率の 95.8% の達成を実証しています。
これは、現実世界の条件下で、浮遊養殖場での海藻の成長を促進するための低出力推進と最適な制御の使用の実現可能性を裏付けています。

要約(オリジナル)

Seaweed biomass offers significant potential for climate mitigation, but large-scale, autonomous open-ocean farms are required to fully exploit it. Such farms typically have low propulsion and are heavily influenced by ocean currents. We want to design a controller that maximizes seaweed growth over months by taking advantage of the non-linear time-varying ocean currents for reaching high-growth regions. The complex dynamics and underactuation make this challenging even when the currents are known. This is even harder when only short-term imperfect forecasts with increasing uncertainty are available. We propose a dynamic programming-based method to efficiently solve for the optimal growth value function when true currents are known. We additionally present three extensions when as in reality only forecasts are known: (1) our methods resulting value function can be used as feedback policy to obtain the growth-optimal control for all states and times, allowing closed-loop control equivalent to re-planning at every time step hence mitigating forecast errors, (2) a feedback policy for long-term optimal growth beyond forecast horizons using seasonal average current data as terminal reward, and (3) a discounted finite-time Dynamic Programming (DP) formulation to account for increasing ocean current estimate uncertainty. We evaluate our approach through 30-day simulations of floating seaweed farms in realistic Pacific Ocean current scenarios. Our method demonstrates an achievement of 95.8% of the best possible growth using only 5-day forecasts. This confirms the feasibility of using low-power propulsion and optimal control for enhanced seaweed growth on floating farms under real-world conditions.

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