2 сентября, 2023 
adminGWP 
Инжeнeры Цюриxскoгo унивeрситeтa (Швeйцaрия) рaзрaбoтaли aлгoритм искусствeннoгo интeллeктa Swift, прeднaзнaчeнный исполнение) упрaвлeния дронами. Платформа состязалась с чемпионами решетка в этой дисциплине, победила в 15 гонках изо 25 и показала лучшее наши дни на трассе, где дроны разгоняются после 80 км/ч и развивают приближение до 5g — многие люди в таких условиях теряют покаяние.
Гонки дронов с видом с первого лица (FPV) — это дерби по скоростному пролету БПЛА числом маршруту с воротами, через которые нужно прерваться чисто и избежать крушения. Операторы ориентируются ровно по картинке с камеры, установленной получи дроне. В ходе испытаний метода Swift соревновалась с тремя чемпионами в пилотировании БПЛА: Томасом Битматтой (Thomas Bitmatta), Марвином Шеппером (Marvin Sch?pper) и Алексом Вановером (Alex Vanover). Пизда основными заездами у них была теленеделя, чтобы попрактиковаться в прохождении трассы, а Swift AI тренировался в симуляции, идеже была воссоздана виртуальная гальвано трассы.
При работе с ИИ использовалось глубокое школенье с подкреплением (deep reinforcement learning) — метода, основанный на методе проб и ошибок: изумительный время тренировки дрон падал порядочно сотен раз, но в условиях симуляции сие не составило проблем. Кайфовый время гонки данные с камеры направлялись в нейросеть, которая помогала обнародовать ворота на трассе. Каста информация дополнялась показаниями датчика инерции, тот или иной помогал оценить положение, ориентацию и бойкость дрона — совместный поток транслировался в другую нейросеть, а симпатия уже принимала решения и отдавала дрону команды.
Разбор (полетов) гонок показал, что Swift был во всякое время быстрее человека на старте и выполнял сильнее крутые повороты, чем операторы-сыны) Адама. Но непобедимым ИИ маловыгодный стал — он проиграл 40 % гонок, и БПЛА (хоть) немного раз рухнул. Система примерно оказалась чувствительной к внешним условиям, вот хоть, к освещению. Но Swift наиболее справился с особенностями реального решетка: аэродинамической турбулентностью, размытием камеры и перепадам освещенности — всегда это способно сбить с толку системы, обученные держаться заранее рассчитанной траектории.
В практике такая навигационная режим поможет спасателям искать людей в горящих зданиях и, а именно, проводить инспекции крупных сооружений, в фолиант числе кораблей. Технологией обязательно заинтересуются и вооруженные силы.
Опубликовано в рубрике