Quadcopter Navigation in the Forest using Deep Neural Networks

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Дроны ищут заблудившихся в лесу людей (+ видео)

Каждый год в дикой природе по всему миру теряется множество людей. В одной только Швейцарии около 1000 вызовов в год приходит в службы спасения от потерявшихся людей. Дроны являются эффективным дополнением к спасательным командам: они могут подсказать, где находятся потерявшиеся, и таким образом позволят минимизировать время спасательной операции и риск травм для тех, кто потерялся или работает в спасательных командах.

Группа швейцарских исследователей из Института искусственного интеллекта (ИИ) Далле Молле, Университета Цюриха и компании NCCR Robotics разработали специальное программное обеспечение с ИИ для обучения небольшого квадрокоптера распознаванию лесных троп и следованию вдоль них. Данное исследование является премьерой в области ИИ и робототехники и может в ближайшем будущем использоваться параллельно со спасателями для поиска потерявшихся в дикой природе людей и позволит ускорить этот процесс.

Использованный швейцарскими разработчиками дрон исследует окружающую среду с помощью пары небольших камер, аналогичных используемым в обычных смартфонах. Вместо того, чтобы полагаться на сложные датчики, их беспилотник использует очень мощные алгоритмы ИИ для интерпретации изображений, чтобы распознать лесные тропы. Если тропа обнаружена, программное обеспечение направляет дрон в соответствующем направлении.

Но лесной массив является очень сложной средой для корректной интерпретации изображений, и найти тропу порой непросто и для людей, не говоря уже об искусственном интеллекте. Швейцарская команда решила проблему с помощью так называемой глубинной нейронной сети. Этот компьютерный алгоритм изучает ряд сложных задач из набора обучающих примеров, и, как человеческий мозг, обучается на собственном опыте.

Для того, чтобы собрать достаточно данных для реализации своих обучающих алгоритмов, команды долгое время ходила по туристическим маршрутам в швейцарских Альпах и сняла более 20 тысяч изображений трасс с помощью прикрепленной к шлему камеры. Эти усилия окупились при испытании на новых, ранее не изведанных тропах. Глубинные нейронные сети смогли найти правильное направление в 85 % случаев. Для сравнения, столкнувшиеся с той же задачей люди угадали в 82 % случаев.

Команда исследователей предупреждает, что предстоит еще много работы, прежде чем полностью автономная флотилия БПЛА сможет отправиться на поиски пропавших в лесу людей. Профессор Лука Мария Гамбарделла, директор Институт искусственного интеллекта Далле Молле в Лугано, заметил: «Предстоит решить еще много технологических проблем, прежде чем самые амбициозные приложения могут стать реальностью. Но небольшие летающие роботы невероятно универсальны, эта область исследований развивается невероятными темпами. Однажды роботы смогут бок о бок работать с людьми в спасательных командах, чтобы сделать нашу жизнь безопаснее!»


Источник: www.robogeek.ru

Комментарии: