Guarda come un drone resiste alla tempesta con l'apprendimento automatico

I droni sono in grado di volare autonomamente in condizioni controllate o con l'aiuto del telecomando.Quella

creare droni a tutti gli effetti che possonoPer navigare in modo efficace in qualsiasi condizione, un team di ingegneri di CalTech ha sviluppato Neural-Fly, un metodo di deep learning che aiuta i droni ad adattarsi al vento.

Nel suo lavoro, Neural-Fly utilizza una strategiaseparazione, con l'aiuto della quale solo alcuni parametri della rete neurale devono essere aggiornati in tempo reale. Questo effetto, come notato dai ricercatori, si ottiene utilizzando un algoritmo di meta-apprendimento che pre-addestra la rete neurale affinché solo alcuni parametri chiave debbano essere aggiornati per adattarsi efficacemente a un ambiente in evoluzione.

“L'influenza diretta e specifica dei varile condizioni del vento sulla dinamica, le prestazioni e la stabilità dell'aeromobile non possono essere caratterizzate con precisione con un semplice modello matematico", afferma Chang. “Invece di cercare di qualificare e quantificare ogni impatto delle condizioni di vento turbolento e imprevedibile che incontriamo nei viaggi aerei, utilizziamo un approccio combinato di deep learning e controllo adattivo che consente all'aeromobile di imparare dall'esperienza precedente e adattarsi alle nuove condizioni al volo .”.

I ricercatori hanno testato i droni collegatial Neural-Fly, utilizzando la galleria del vento Real Weather. È un enorme impianto sperimentale, che integra più di mille minuscole ventole controllate da computer, che consente agli ingegneri di simulare qualsiasi cosa, da una leggera brezza a una tempesta in piena regola.

Gli scienziati notano che in soli 12 minuti di voloi quadricotteri autonomi hanno imparato a rispondere ai forti venti. I droni avevano il compito di muoversi lungo gli "otto" indipendentemente dalle raffiche di vento, che potevano raggiungere i 12 m al secondo. I risultati hanno mostrato che i quadricotteri Neural-Fly hanno commesso fino a quattro volte meno errori seguendo questa traiettoria rispetto ai droni dotati di algoritmi di controllo adattivo simili che rilevano e rispondono agli effetti aerodinamici senza deep learning.

I ricercatori ritengono che la tecnologia lo consentiràdroni per svolgere in modo completo e autonomo compiti necessari, ma quotidiani, come la consegna di pacchi o il trasporto aereo di conducenti feriti in un incidente.

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