Nowy algorytm dla superszybkich dronów, algorytm dla superszybkich dronów, drony,

Nowy algorytm dla superszybkich dronów łączy dwa zestawy danych dla lepszych wyników

Z pozoru dążenie do opracowania superszybkich dronów sterowanych sztuczną inteligencją może wydawać się stratą zasobów. Jednak tego typu sprzęty mogą przysłużyć się w przyszłości dobru (szybki transport medykamentów, czy przeprowadzanie poszukiwać) i złu (superszybkie drony samobójcze wyłapujące wrogów w budynkach). W dążeniu do nich inżynierowie z MIT opracowali nowy algorytm, który pomaga dronom znaleźć najszybszą trasę omijającą przeszkody.

Inżynierowie opracowali zupełnie nowy algorytm dla superszybkich dronów, który dla wyższej efektywności łączy w sobie dwa zestawy danych

Szkolenie systemów sztucznej inteligencji dla nastawionych na rozwijanie możliwie najwyższych prędkości dronów nie jest prostą sprawą. Przy wysokich prędkościach ich kontrola staje się utrudniona przez oddziałujące na nie w wyższym stopniu siły i obciążenia. Dlatego tego typu szkolenie nie przebiega szybko, bo większość problemów i niedociągnięć kończy się rozbiciem drona.

Czytaj też: Drony z granatnikami na celowniku Korei Południowej. Znamy szczegóły uzbrojenia i datę testów

Dlatego inżynierowie lotnictwa, zamiast szkolić drony w oparciu o znane algorytmy, tworzą coraz nowsze i nowsze, a przykładem tego są ci z MIT. Ci niedawno opracowali algorytm, pomagający dronom znaleźć możliwie najszybszą trasę między fizycznymi przeszkodami. W nowym podejściu algorytm wykorzystuje nie tylko cyfrowe symulacje drona przelatującego przez wirtualny tor przeszkód albo rzeczywiste eksperymenty, ale łączy je ze sobą, uzyskując lepsze wyniki.

Czytaj też: Tureckie pokładowe drony bojowe TB-3 od Baykar na ustach dyrektora ds. technologii

W testach wykazano, że nowy algorytm pozwala dronom latać przez prosty tor przeszkód z pięcioma naprzemiennie ułożonymi kwadratami nawet o 20% szybciej względem dronów z systemami SI szkolonymi na konwencjonalnych algorytmach. Wygrywał przez to za każdym razem. Warte zauważenia jest to, że ten nowy algorytm w konkretnych etapach toru pozwalał się wyprzedzić, żeby lepiej poradzić sobie z trudnym zakrętem, a nawet zaoszczędzić energię, aby przyspieszyć w lepszych warunkach i ostatecznie wyprzedzić rywala.

Czytaj też: Poznajcie psa przyszłości. Oto Xiaomi CyberDog!

Te rozsądne, z punktu widzenia drona, momenty były najpewniej spowodowane połączeniem wspomnianych obu zestawów danych, a nie tylko tych z symulacji. Teraz ci sami naukowcy planują przeprowadzić więcej eksperymentów tego algorytmu, ale z większą prędkością i w bardziej złożonych środowiskach, aby jeszcze bardziej ulepszyć swój algorytm. Jest nawet szansa, że zestaw dwóch danych różnego typu uzupełnią o trzeci, ale tym razem zebrany z dronów pilotowanych przez profesjonalnych operatorów.