数十年来，海洋学家一直使用自主水下航行器（AUV）来绘制海底地图并追踪濒危海洋物种。但海洋是一个巨大、不断变化的生态系统，要想精确地实时观测海洋生物以及温度、洋流和盐度等海洋条件，既具挑战性又极其昂贵。
“因此，无法在广阔的时空范围内获得大规模的集体现象。你不可能用船做到这一点，”蒙特利湾水族馆研究所（Monterey Bay Aquarium Research Institute）研究能够做出决策的人工智能的工程师 Kanna Rajan 说。这就是他想用机器人来做到这一点的原因。
当 Rajan 遇到葡萄牙波尔图大学的工程师 Joao Sousa 时，一个关于如何实时 3D 研究海洋的想法诞生了。Sousa 刚做了一个讲座，提出要想真正研究海洋，你需要一个大型机器人网络协同工作来收集数据。 Sousa 拥有连接自主机器的基础设施，但他需要一个智能机器人来组建他的舰队。而 Rajan 知道他可以编程一个足够智能的机器人来胜任这项工作。两人很快同意合作。
水下自主航行器（AUV）将与飞行无人机配对，以实时研究海洋。 | M. Oliveira 和 J. Tasso，波尔图大学
Sousa 已经拥有了一支小型鱼雷状水下机器人舰队，他曾用它们来探索葡萄牙沿海的浅水区。每个机器人上都装有可以测量电导率、温度和深度的传感器。Rajan 安装了软件，允许机器人自主做出决策。他说，该软件赋予了这些飞行器“智能”。“而不是说‘右转并下潜’，你告诉它‘我想让你调查这个区域’。”这就像在开放海洋中的扫地机器人：你只需打开它，让它自行运转，它就会下潜、收集测量数据、自行导航，并在电池耗尽前返回。
去年夏天，两人在葡萄牙南部海岸的一次试运行中检验了他们的想法，以证明这个机器人网络能够追踪移动目标。在葡萄牙海军舰艇的船尾，这两名科学家和他们的团队将几台 AUV 放入水中。然后，他们抛出了一个圆柱形漂流浮标（目标），该浮标会广播其位置给 AUV，并作为一个移动的热点，让水下车辆能够与空中车辆和支援船进行通信。
第三个元素是空中的眼睛：一架现成的固定翼飞机，长约 6 英尺，机头稍后安装了一个 GoPro 相机。在无人机发现浮标后，水下和水面车辆向该区域汇聚，以测量周围的海洋环境：洋流的方向、速度、强度、温度和水密度。
五月份，该团队将把这个三维实验提升到新的水平。这次，飞行无人机和水下车辆将追踪一种名为“翻车鱼”（Mola mola）的鱼，而不是漂浮的浮标——这种鱼体重可达 5000 磅，并且容易被商业金枪鱼围网捕获。与 Rajan 和 Sousa 合作的海洋生物学家将为 30 只这种温顺的巨型鱼配备 GPS 标签，然后派出无人机和水下车辆追踪它们数天，以了解它们的生命周期和觅食习惯。
Rajan 表示，随着该二人组的海洋技术和软件不断改进，他们希望使水下、水面和空中车辆真正实现自主，能够相互通信并做出自己的决策。这样，将首次有可能调查海洋锋、涡流和水华等大规模现象，以及研究那些潜入人类无法承受的深度的海洋动物的活动和栖息环境。
“下一步是，我们部署一组车辆，并告诉它们：‘你们自己去弄清楚。’”
[本故事最初以印刷版“天空——和海洋中的眼睛”的形式出现]
