Управляемый ИИ БПЛА Microsoft может летать бесконечно (+видео)

?Инженеры Microsoft создали планер длиной 5 м и весом 6 кг, который использует систему управления на искусственном интеллекте, позволяющую ему поддерживать полет в воздухе без использования двигателя, а также автономно находить теплые потоки воздуха, подобно тому, как это делают птицы, - передает Robotics.ua.

Основное предназначение дрона

Ашиш Капур, главный исследователь Microsoft, говорит, что полет птиц является естественным. Но машинам для этого требуется сложный набор алгоритмов ИИ, которые могут определить такие вещи, как температура воздуха, направление ветра и области, в которых нельзя летать. Затем система должна использовать другие методы ИИ для получения этой информации и делать прогнозы в реальном времени о том, где она может найти следующий поток для подпитки температурой. Это намного сложнее, чем большинство современных систем, которые используются в робототехнике для таких задач, как распознавание лиц на фотографиях или слов в разговоре.
Бесконечно парящий беспилотник может в конечном итоге использоваться для решения многих практических задач, в частности, мониторинг сельскохозяйственных культур или предоставление мобильного Интернет-сервиса в местах, где нет возможности традиционного способа обеспечения связи. Кстати, эту же задачу пытается решить Facebook со своим БПЛА Aquila. 

«Когда-нибудь это могут быть ваши сотовые башни», - говорит Капур.- «Вам не нужна наземная инфраструктура». Команда говорит, что планер может использовать солнечную энергию или энергию ветра для накапливания, что теоретически позволит ему оставаться в воздухе очень долго.

Зачем ему интеллект

Автономный дрон сам по себе представляет много перспектив. Но Андрей Колобов, исследователь Microsoft, говорит, что они также ожидают, что данная работа будет применяться к множеству других более сложных систем, которые полагаются на ИИ и будут работать в реальных непредсказуемых условиях. «БПЛА – это испытательный стенд для технологий, лежащих в основе всего, что будет считаться умным в ближайшие 10 лет», - говорит он.
«Искусственный разум сейчас является основополагающей технологией в вождении автономных автомобилей, обеспечении безопасности наших домов или управлении техникой. Эти системы должны будут надежно принимать сложные решения на месте, основываясь на таких данных, как трафик, шум, погода и даже человеческие эмоции. Более того, они не будут совершать ошибки в отличие от людей. У ИИ в реальном мире будет очень много работы», - говорит Колобов.

Платформа, которую инженеры тестируют в Неваде, полагается на батарею для запуска на борту вычислительного оборудования, и средства управления, такие как контроллер и радиоприемники для связи с землей. Двигатель на дроне все же есть, если потребуется ручное управление. Но первостепенно он предназначен для самостоятельной работы, поиска и использования термальных потоков, чтобы парить без помощи двигателя или человека. «Мы пытаемся сделать так, чтобы наш самолет был полностью автономным и достаточно умным, способным изменить ход действий», - говорит Колобов.

Перед разработкой системы команда размышляла о модели принятия решений касательно планирования полета в среде, в которой невозможно все знать. С помощью этой модели команда задействовала другой подход к ИИ, позволяющий системе как можно быстрее понимать, что ей нужно знать о своей среде и как принимать правильные решения.

Данная система разделена на две части: высокоуровневый и низкоуровневый полет. Первый учитывает все факторы окружающей среды и пытается создать модель, в которой планер должен следовать, чтобы искать теплые потоки воздуха. С течением времени эти предсказания становятся все лучше, основываясь на информации, которую собирает планер каждый раз, когда поднимается в воздух.

«Для полета на высоком уровне опыт имеет значение, - говорит Колобов. - «Система будет работать лучше завтра, чем вчера, потому что она уже будет использовать с прошлых полетов». Полет низкого уровня – это та часть, в которое используется машинное обучение для обнаружения и фиксации теплых потоков в реальном времени на основе данных датчиков.

Испытания в реальных условиях

Для создания этих алгоритмов ИИ потребовались месяцы работы. Как только погода стала теплой, а потоки воздуха стали лучше, команда провела ограниченный испытательный полет дрона недалеко от своей штаб-квартиры. После того, как они достигли небольшого аэродрома в Хоторне, штат Невада, у них действительно появился шанс увидеть, как их теории будут доказаны в реальных условиях.
По информации robotics.ua, во время испытаний группе пришлось столкнуться с довольно пыльными дорогами и пылающим солнцем. За беспилотником все время передвигался джип Ford Expedition, выступающий в роли временного офиса с множеством компьютеров, инструментов для ремонта на местах и другими членами исследовательской группы.

По мере того, как планер взлетал над ними, исследователи помогали управлять системой, используя четыре ноутбука для отслеживания его прогресса и контроля за тем, как он использует условия, включая поиск термальных потоков. Каждые несколько секунд отслеживались параметры полета планера и качество получаемых данных.В дополнение к улавливающим потокам воздуха, система должна планировать свои действия, чтобы избежать определенных препятствий, таких как горы, большое озеро, а также склады с боеприпасами, которые армия США хранит вблизи места испытательного полета.

Беспорядочная реальная окружающая среда со всеми препятствиями, которые невозможно предсказать в офисе, обеспечивает идеальное место для тестирования системы.

Многие из проблем, с которыми они сталкиваются и которые должны решить, не имеют ничего общего с ИИ. Сбой в системе связи создает проблемы, но кроме того, команда подозревает, что магнитные частицы в пыли на дороге могут причинить ущерб электронным компонентам. Колобов говорит, что эти реальные проблемы – именно то, что привлекло инженеров к этому проекту. Главное, что они были готовы ко всем трудностям, и им все же удалось испытать беспилотник, который сможет в конечном итоге, парить вечно и выполнять массу полезной работы для науки и общества в целом.

Видео