目前，海洋中有2600万吨到6600万吨塑料垃圾，其中大部分在海底，对海洋动植物以及海洋生态平衡构成巨大威胁。近日，一个欧洲科研团队开发了一种可在水下收集垃圾的机器人系统，并成功进行了原型机的首次测试。该机器人系统由4个自主机器人组成，能通过深度学习算法和声学传感器将垃圾与海洋动植物区分开来。

　　欧盟在“地平线2020”框架下向海底收集垃圾项目资助500万欧元，希望研发机器人系统来收集海底垃圾。现在，这个名为“净海”的联合研究项目成功完成了原型机的首次测试。该项目由来自5个国家的8个合作伙伴和49名研究人员共同参与。

　　“净海”项目的机器人系统由4个自主机器人组成，包括一个自主（或遥控）的母船、一架无人机和两个水下机器人。这两个水下机器人通过缆线从母船上获得电力。无人机和其中一个水下机器人用来识别垃圾。它们通过深度学习算法和声学传感器将垃圾与海洋动植物区分开来。使用定制设计的抓取器和抽吸设备收集检测到的垃圾，然后将其放到位于水面的收集箱中。

　　空中飞行的无人机可将收集的信息生成一个虚拟地图。然后，水下机器人会驶过地图上的某些点并收集垃圾。通过所谓的多主体控制技术，所有机器人都相互连接，当一个机器人改变位置时，其他机器人就会知道。除了一个机器人的初始命令外，整个系统无须人工干预。

　　SeaClear系统的技术总监表示，开发水下自主机器人无疑是一个挑战。当一块垃圾被识别并定位后，机器人在靠近它时，需要克服强大的水流。慕尼黑工业大学研究团队的任务，就是让机器人朝正确的方向移动。

　　与此同时，SeaClear系统的首席研究院表示，由于目前没有使用超级计算机连接大型数据中心，因而需要能在有限资源下运行的高效算法。于是，当前正在使用高效的抽样方法，以最少的数据实现精准预测。

　　一旦SeaClear系统完全投入使用，它在分类水下垃圾方面的准确率，将有望达到80%，并成功收集90%的垃圾。2021年10月，SeaClear系统雏形机在克罗地亚进行了初步试验，进一步试验计划于2022年5月在德国汉堡港进行。

　　参与该项目的德国慕尼黑工业大学为机器人提供人工智能算法，教会水下机器人何时以及在何种条件下以某种方式移动。一旦发现并定位了垃圾，即便遇到强大的潮流，机器人也会坚持围绕它移动。同时，算法力求用尽可能少的数据作出最好的预测。“净海”项目的目标是以80%的预测率对水下垃圾进行分类，并成功收集其中的90%，大致与潜水员的工作效果相当。