Cercetătorii de la MIT sugerează că descoperirile lor ar putea duce la operațiuni mai fiabile și mai eficiente ale dronelor.

Dronele au o gamă largă de aplicații, dar trimiterea lor în medii necunoscute poate fi o provocare. Fie că este vorba despre livrarea unui pachet, de monitorizarea vieții sălbatice sau de desfășurarea unor misiuni de căutare și salvare, este esențial ca o dronă să știe cum să navigheze în medii necunoscute anterior (sau care s-au schimbat semnificativ) pentru a-și îndeplini eficient rolul. Cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology (MIT) cred că au găsit o modalitate mai eficientă de a ajuta dronele să zboare prin spații necunoscute, datorită rețelelor neuronale lichide.

MIT a creat rețelele sale neuronale lichide - care sunt inspirate de adaptabilitatea creierelor organice - în 2021. Algoritmii de inteligență artificială și de învățare automată sunt capabili să învețe și să se adapteze la date noi în lumea reală, nu doar în timp ce sunt antrenați. Cu alte cuvinte, ei pot gândi „din mers”.

Aceștia sunt capabili să înțeleagă informații care sunt esențiale pentru sarcina unei drone, respingând în același timp caracteristicile irelevante ale unui mediu, notează cercetătorii. Rețelele neuronale lichide pot, de asemenea, „capta în mod dinamic adevăratul flux cauză-efect al rolului dat", potrivit unui articol publicat în Science Robotics. Aceasta este „cheia performanței robuste a rețelelor lichide în cazul schimbărilor de distribuție".

Rețelele neuronale lichide au depășit alte abordări ale tehnologiei de navigare, au notat cercetătorii în lucrare. Algoritmii „au demonstrat pricepere în luarea unor decizii fiabile în zone necunoscute, cum ar fi pădurile, peisajele urbane și mediile cu zgomot", a precizat universitatea într-un comunicat de presă.

MIT subliniază că sistemele de învățare profundă se pot afla în dificultate atunci când vine vorba despre înțelegerea cauzalității și nu se pot adapta întotdeauna la medii sau condiții diferite. Acest lucru reprezintă o problemă pentru drone, care trebuie să fie capabile să reacționeze rapid la obstacole.

„Experimentele noastre demonstrează că putem învăța în mod eficient o dronă să localizeze un obiect într-o pădure în timpul verii și apoi să ne desfășurăm pe același model în timpul iernii, cu un mediu foarte diferit, sau chiar în medii urbane cu sarcini variate, cum ar fi căutarea și urmărirea", a declarat într-un comunicat Daniela Rus, director al Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), profesor la MIT și co-autor al lucrării. „Această adaptabilitate este posibilă datorită fundamentelor cauzale ale soluțiilor noastre. Acești algoritmi flexibili ar putea, într-o zi, să ajute la luarea deciziilor bazate pe fluxuri de date care se schimbă în timp real, cum ar fi diagnosticarea medicală și aplicațiile de conducere autonomă."

Cercetătorii și-au antrenat sistemul pe baza datelor captate de un pilot uman. Acest lucru le-a permis să țină cont de capacitatea pilotului de a-și folosi abilitățile de navigare în medii noi, care au suferit schimbări semnificative în ceea ce privește condițiile și peisajul. La testarea rețelelor neuronale lichide, cercetătorii au constatat că dronele au fost capabile să urmărească ținte în mișcare, de exemplu. Aceștia sugerează că îmbinarea datelor limitate din surse experte cu o capacitate îmbunătățită de a înțelege medii noi ar putea face ca operațiunile cu drone să fie mai fiabile și mai eficiente.

„Învățarea robustă și performanța în sarcini și scenarii în afara distribuției clasice sunt unele dintre problemele cheie pe care învățarea automată și sistemele robotice autonome trebuie să le cucerească pentru a face progrese în continuare, în aplicațiile critice pentru societate", spune Alessio Lomuscio, doctorand și profesor de siguranță AI (în cadrul Departamentului de informatică) la Imperial College London. „În acest context, performanța rețelelor neuronale lichide, o paradigmă nouă inspirată de creier dezvoltată de oamenii de știință de la MIT, raportată în acest studiu, este remarcabilă."

__________________________________________________________________________________________________

Urmăriți emisiunile preferate pe protvplus.ro: