Главная / Дроны обучаются нахождению потерянных людей по следам, оставленным в лесу
15.02.2016 |
|
 Исследователи из Университета Цюриха и Университета прикладных наук и искусств Южной Швейцарии разработали программное обеспечение благоприятных дронов автономно обнаруживать и следить лесные дороги. С новыми дронами, пропавшие без вести люди могут быть найдены и быстро спасены в лесах и горных районах.
Каждый год тысячи людей заблуждаются в лесах и горных районах. Только в одной Швейцарии, центры неотложной помощи реагируют на около 1000 звонков в год от раненых и заблудившихся туристов. Но дроны могут эффективно дополнять работу команд спасательных служб. Поскольку они являются недорогими и могут быть быстро развернуты в больших количествах, они существенно уменьшают время отклика и риск травмирования пропавших без вести и спасательных команд.
Группа исследователей разработала программное обеспечение с искусственным интеллектом, чтобы научить маленький квадротор автономно распознавать и следовать лесным тропам. Дебютируя в области искусственного интеллекта и робототехники, подобных успех может привести к тому, что дроны вскоре могут использоваться параллельно со спасателями, чтобы ускорить поиск людей, потерянных в дикой природе.
В то время как дроны, летающие на больших высотах уже используются в коммерческих целях, дроны пока не могут автономно летать в таких сложных средах, как густые леса. В этих условиях любая маленькая ошибка может привести к аварии, и роботам нужен мощный мозг, чтобы сделать чувство сложного мира вокруг них.
Беспилотник, используемый швейцарскими исследователями, исследует окружающую среду через пару небольших камер, аналогичных тем, которые используются в смартфонах. Вместо того чтобы полагаться на сложные датчики, их беспилотник использует очень мощные алгоритмы искусственного интеллекта для интерпретации изображений человеческих следов. Если след обнаруживается, то программное обеспечение направляет беспилотник в соответствующем направлении.
Швейцарская команда решила проблему с помощью так называемой «глубокой нейронной сети» - компьютерного алгоритма, который учится решать сложные задачи из набора «обучающих примеров» - подобно тому, как обучается мозг из собственного опыта. Для того чтобы собрать достаточно данных, чтобы «тренировать» их алгоритмы, исследователи потратили несколько часов по разным тропам в Швейцарских Альпах и собрали более 20 тысяч изображений трасс с использованием камер, присоединенных к шлему. И их усилия окупились: при тестировании на новом, ранее невиданном следе, нейронная сеть смогла найти правильное направление в 85% случаях; для сравнения, люди, сталкивающиеся с той же задачей, угадывают в 82% случаях.
Исследовательская группа предупреждает, что еще потребуется много работы, прежде чем полностью автономный флот дронов сможет прочесывать леса в поисках пропавших людей. Много технологических проблем обычно требуется преодолеть, прежде чем самые амбициозные программы могут стать реальностью. Но маленькие летающие роботы являются невероятно универсальными, и область продолжает продвигаться. В один день роботы будут работать бок о бок со спасателями, чтобы сделать свою жизнь безопаснее.
|
|
