Umjetna inteligencija upravlja rojem dronova po nepoznatom terenu
Stručnjaci s Caltecha predstavili su način simultanog upravljanja većim brojem malenih dronova koji se kreću u jatu i kroz AI sustav dobivaju "kolektivnu svijest" o svoje okruženju
Let većeg broja malenih dronova na daljinsko upravljanje kroz zatvorene prostore čiji izgled i konfiguracija nisu unaprijed mapirani stavlja pred onoga tko bi to htio učiniti nekoliko problema. Prvi od njih je što dronovi moraju donositi odluke o putanji i kretanju u "zadnji čas" jer ne poznaju put kojim lete, a drugi je činjenica da, lete li u rojevima, moraju jedni druge izbjegavati kako se ne bi sudarili ili kako ne bi jedan drugome remetili zračnu struju.
U koštac s ovim problemima uhvatili su se inženjeri s Caltecha i izradili algoritam umjetne inteligencije GLAS (Global-to-Local Safe Autonomy Synthesis). Ovaj sustav koristi informacije sa svih dronova u roju kako bi mapirao prostor u kojem se nalaze i omogućio im savladavanje prepreka, te izbjegavanje međusobnih sudara. Kažu kako bi ovakvi sustavi trebali omogućiti slanje rojeva dronova u nepoznato, u raznim situacijama traganja i spašavanja, sa zadatkom izviđanja terena.
Pametnije planiranje leta
Dronovi bi u tom slučaju "naučili" kako se kretati kroz prostore, a istodobno bi sve potrebne informacije dobili svi dronovi u roju. Prva testiranja na poligonu s preprekama pokazala su da primjena strojnog učenja u ovom slučaju poboljšava učinkovitost planiranja leta oko 20%, dok u pogledu izbjegavanja sudara i aerodinamičkih interakcija među dronovima bilježi četiri puta manje nepoželjnih situacija od dosadašnjih sustava za upravljanje većim brojem letjelica.
Na temelju ovih postignuća objavljena su i dva znanstvena rada inženjera s Caltecha, a nastali su i video zapisi testiranja skupnog leta dronova koji kroz umjetnu inteligenciju imaju "kolektivnu svijest" o svojem okruženju i mogu pametno planirati putanje leta.
