DARPA希望将海洋生物变成巨型潜艇探测网络北京

DARPA希望将海洋生物变成巨型潜艇探测网络

DARPA正在着手建立一个海底潜艇探测系统，这很奇怪它可能会起作用。五角大楼的研究和开发部门希望了解海底动物的行为，包括鱼类，虾类和微观浮游植物，以便它可以用来检测经过的有人和无人潜艇。这样一个网络将提高美国军方检测最安静的潜艇的能力

传统上有两种方法可以检测海上潜艇：主动和被动声纳。主动声纳向水中广播声音脉冲。当脉冲反弹回发射器时，可以研究它们以找到可能的敌方潜艇。虽然有效，但在水下播放声音会显示友好船舶或潜艇的位置。被动声纳涉及检测声纳广播或敌舰发出的其他噪音。虽然搜索船更安全，但如果潜艇足够安静，则无法轻易检测到。

DARPA现在正在研究一种过程，虽然类似于被动声纳，但可能是探测水下船只的第三种方法。持久性水生生物传感器计划旨在利用海洋生物，包括黑鲈，巨型石斑鱼和捕虾，作为一个活的水下传感器网络。例如，歌利亚石斑鱼会发出令人兴奋的吠叫声。如果一艘经过的潜水艇打扰了石斑鱼，使其吠叫，那么无论潜水艇多么安静，水下侦察站都可以发出声音。

DARPA 将PALS描述为“一项为期四年的基础研究项目，需要在生物学，化学，物理学，机器学习，分析，海洋学，机械和电气工程以及弱信号检测领域做出贡献。”DARPA目前正在资助五个团队研究这个问题。

由雷神公司领导的一个团队正在研究使用捕虾作为可能的水下传感器。鳄鱼以极快的速度捕捉它们的爪子，产生高压空化气泡。这个泡沫的崩溃产生了一个强大的噼啪声，足以击晕猎物。捕虾还利用捕捉噪声与其他虾进行交流，虾的大群体可以产生噼啪声的噼啪声。在第二次世界大战期间，美国海军潜艇利用捕捉虾群的喧嚣来避免进入日本港口。

由研究科学家Alison Laferriere领导的Raytheon团队告诉Popular Mechanics“[雷神]正在开发一种新型系统，用于探测沿海水域中有人或无人驾驶的水下航行器，这些系统将利用环境中自然发现的生物发出的声音。该系统将利用捕捉虾产生的响亮，冲动的声音作为多静态声纳系统中的机会来源 - 检测这些声音从水下航行器的反射。为了提高性能和多功能性，该系统还将收听水下声景，利用机器学习算法检测由水下航行器入侵引起的这些声音的变化。

利用海洋生物探测潜艇是一个新颖的想法。虽然被动声纳依赖于潜艇发出的声音，但是海洋生物如巨人石斑鱼和捕捉虾可能会受到来自潜水艇的水下压力波或经过它们的大阴影的干扰。作为传感器网络，海洋生物自然是自我维持的。在一个单独的水平上，捕捉虾是自我修复的，再生失去的爪子再次成为网络的一部分。与拥有军事工作的海豚和海豹不同，鱼和虾不需要训练 - 它们只是自然地对恰好可能是敌对的海底车辆的刺激做出反应。海上生活网络不会给纳税人带来任何损失。

当然，所有这些都依赖于可行的海洋生物数量来保持它们的有用性。例如，巨型石斑鱼可能是一个伟大的潜艇探测器，但它在它称之为家的大西洋水域也受到严重威胁。在不久的将来，过度捕捞和气候变化可能会影响五角大楼探测敌对潜艇的能力。

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