ウォッチ:失われた人々を探して、無人機は森林の軌跡を認識し、それに従う

歩行再開プロジェクトの後のチームは、麻痺患者にロボットの脚のサポートを使用して歩く方法を教えたが、結果は期待したよりもはるかに優れていました。

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私が8歳のとき、私は母親とのキャンプ旅行で森の中で迷子になりました。レンジャーズは最終的に私を見つけ、私をハイキングしました。それは実際には奇跡的なものです。私は彼らが私がいると思ったところから数マイル離れていた。乾草の中にある珍しい赤い針。

毎年何千人もの人々が野生で迷子になっています。傷ついた人もいれば、迷子になった人もいます。自然災害時にすでに捜索救助に使われているドロンズは、国立公園や自然保護区域の人間の救助者を魅力的なものにすることができます。ドローンは比較的安価であり、非常に迅速に大量に配備することができ、毎分がカウントされる状況での応答時間が短縮されます。

しかし、木々の間のドローイングは危険です。それは箱の上でとてもそう言います。木を避けるか、クワドコプターをクラッシュさせます。私はそれをやった。 1つの低吊り葉は、時には正確にバランスのとれた機体を地面に転倒させるのに十分です。エラーのマージンはありません。

だから、森の中を飛ぶことは、絶対に驚くべき人工知能と経路計画を取ることでしょう。

Dalle Molle人工知能研究所、チューリッヒ大学、NCCR Roboticsのグループの人工知能ソフトウェアは、小型クワドコプターに木のキャノピーを避けるのに十分な低さで、森林の軌跡を認識してそれに従うように教えるための人工知能ソフトウェアを開発しました。

この調査はすぐに人間の救助者だけが達成できるよりも速く野生で失われた人々を探すために救助チームと並行して使用されることがあります。もちろん、濃密なジャングルで歩道をたどることができる無人機は、議論の余地のある軍事情報アプリケーションを持つこともできます。

研究者が使用した無人機は、スマートフォンのような小型のカメラを使って環境を観察しています。洗練されたセンサーに頼るのではなく、無人機は非常に強力な人工知能アルゴリズムを使用して人工の軌跡を認識するように画像を解釈します。トレイルが見える場合、ソフトウェアは無人機を対応する方向に操縦します。

Dale Molle人工知能研究所のAlessandro Giusti博士は、森林などの複雑な環境で撮影された画像を解釈することは、コンピュータにとっては非常に困難であり、時には人間でさえも苦労していると語っています。私の8歳の自己について気分を良くしてください。

スイスのチームは、脳が経験から学んだように、一連の「トレーニングの例」から複雑なタスクを解決することを学ぶコンピュータアルゴリズムである、いわゆるディープニューラルネットワークを使って問題を解決しました。彼らのアルゴリズムを「トレーニング」するのに十分なデータを収集するために、チームはスイスアルプスの様々なコースを数時間にわたってハイキングし、ヘルメットに取り付けられたカメラを使用して2万画像以上の画像を撮影しました。かなり涼しいギグ、そう?

努力が功を奏しました:過去に見られなかった新しいトレイルでテストされた場合、深いニューラルネットワークは85%のケースで正しい方向性を見つけることができました;同じタスクに直面した人間は正確に82%を推測しました。

研究チームは、完全自律艦隊が紛失した人々を捜すために森林を伐採する前に、まだ多くの作業が必要であると警告していますが、その日は近づいています。

LuganoのDalle Molle人工知能研究所所長のLuca Maria Gambardella教授は、「野心的なアプリケーションが現実になるには、多くの技術的課題を克服する必要がありますが、小型飛行ロボットは非常に汎用性があり、その分野は進歩しています人間の救助者と一緒にロボットを安全に働かせるために、ある日、ロボットはその方​​向への小さくても重要なステップである」と語った。

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