Os suíços usam IA para ensinar drones a voar autonomamente em terrenos desconhecidos com muitos obstáculos

Cientistas da Universidade de Zurique desenvolveram uma nova abordagem para o controle de vôo autônomo de drones em alta velocidade em condições desconhecidas e com inúmeros obstáculos, usando exclusivamente sensores locais e processamento de informações pelo poder dos próprios drones. A tecnologia pode ser útil em emergências, em canteiros de obras e nas obras de serviços de segurança.

Fonte: media.uzh.ch

Quando se trata de patrulhar terrenos difíceis e desconhecidos, como florestas, edifícios ou cavernas, os drones são a ferramenta ideal. Eles são rápidos, altamente manobráveis ​​e capazes de transportar cargas úteis. No entanto, off-line, eles não conseguirão encontrar o caminho sem um mapa e os operadores são necessários para liberar o potencial dos drones.

A solução foi proposta por um grupo de cientistas da Universidade de Zurique liderado por Davide Scaramuzza. Eles treinaram drones autônomos para voar por terrenos até então desconhecidos em florestas, edifícios, trens ou ruínas – enquanto os drones atingem velocidades de até 40 km / h sem bater em árvores, paredes e outros obstáculos. O resultado é obtido apenas por meio de câmeras e computadores de bordo.

A solução é baseada em algoritmos de inteligência artificial. A rede neural aprendeu a controlar o drone observando o trabalho de um “especialista simulado” – um algoritmo que controlava um drone virtual em um ambiente simulado preenchido com um grande número de obstáculos diferentes. O algoritmo tinha informações completas sobre o estado do quadricóptero e as leituras de seus sensores, e também tinha tempo e capacidade de computação suficientes para construir uma trajetória ótima.

Fonte: media.uzh.ch

Fora da simulação, este “especialista” não pôde ser usado, mas seus dados foram usados ​​para treinar inteligência artificial. Esta solução tem vantagens significativas sobre os sistemas existentes, que primeiro desenham um mapa da área circundante com base em sensores e, em seguida, constroem uma trajetória a partir desses dados – duas etapas extras demoram muito e tornam impossível voar em altas velocidades. Após o treinamento, o sistema foi testado no mundo real, onde foi capaz de dirigir o carro com sucesso em diversas condições, evitando colisões a velocidades de até 40 km / h.

Os autores do projeto esclarecem que o âmbito de aplicação prática dos resultados do seu trabalho não se limita aos quadricópteros. Essa mesma abordagem pode ser útil para melhorar o desempenho dos sistemas de piloto automático em veículos; Além disso, esses princípios podem ser usados ​​para treinar sistemas de inteligência artificial em qualquer área onde a coleta de dados seja difícil ou mesmo impossível – por exemplo, em outros planetas.

No futuro, os autores do projeto vão melhorar o sistema de pilotagem com base em sua operação em condições reais, e sensores de alta potência capazes de coletar grandes quantidades de dados mais rapidamente permitirão que os drones voem com segurança a velocidades acima de 40 km / h .