一些重要的水下基础设施通常不像陆上基础设施那样容易访问，从而导致许多重要的损坏检查无法正常进行。配备多功能AI系统的机器人可以在检查水下基础设施时快速应对不可预测的情况。由于这些基础设施通常位于深水区，因此检查员不仅需要接受极为专业的培训，而且深水区对潜水员健康的影响通常需要数周的时间才能恢复。另外，需要检查的水下设施的数量远远超过训练有素的潜水员的数量。目前，科学家已经设计出可以执行这些危险任务的机器人。但是，问题在于这些机器人目前无法对不可预测的水下环境做出明智的反应。美国史蒂文斯理工学院的研究人员正在研究相关算法，以使这些机器人能够检查和保护水下设施。负责这项工作的是该学院机械工程学教授布伦丹·恩格洛特（Brendan Englot）。他说：“机器人很难在水下自由移动。由于在深水中的能见度差，水下机器人很难像人类可以在陆地上自由行走那样在水下自由移动。由Englot领导的团队通过强化学习来训练算法。这意味着机器人不使用精确的数学模型，而是允许机器人执行相关动作并观察该方法是否有助于实现目标。通过反复试验，该算法将不断更新所收集的数据，并最终提出应对不断变化的环境的最佳方法。这样，机器人可以成功地在先前未在图表上标记的区域中操作和导航。最近，研究小组派出了一个机器人来定位曼哈顿岛上的一个码头。 “以前，我们没有该终端的模型。派出水下机器人后，它成功完成了定位并返回。机器人使用声纳获取数据，通常认为这是最可靠的水下导航方法。它的工作原理类似于海豚的回声测距。通过测量高频chi从附近建筑物反弹所需的时间来计算距离。该测试方法的一个缺点是它只能接收类似于灰度医学超声的图像。 Englot小组认为，一旦绘制了结构模型，机器人就可以在第二次通过关键区域时使用相机拍摄高分辨率图像。目前，由Englot领导的项目仍处于初期阶段，但事实证明，人工智能可以开启机器人技术的新纪元，从而可以提高效率，同时降低人工风险。