g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Böceklerden esinlenerek sadece 27 gramlık bir nano drone doğdu!

Pek çok insan icadı ve kreasyonu doğadan ilham alıyor. Hayır, ETH Zürih ve Bologna Üniversitesi'nden araştırmacılar, 27 numaralı PULP Dronet'i yeni icat ettiler. Yapay zeka derin öğrenmeye dayalı görsel navigasyon motoruna sahip nanometre büyüklüğünde bir drone. "ArXiv" de yayınlanan mikro drone'ları, otonom navigasyona ulaşmak için en gelişmiş derin öğrenme algoritmalarıyla desteklenen uçtan uca kapalı döngü görüş hattında çalışabilir. ETH Zürih ve Bologna Üniversitesi altı yıldır ortak bir proje üzerinde birlikte çalışıyorlar.

Paralel Ultra Düşük Güç Platformu (PULP), Daniele Palossi (Daniele Palossi), Francesco Conti (Francesco Conti) ve Profesör Luca Benini (Luca Benini) şunları söyledi: Görevimiz bir açık kaynak geliştirmek , Nesnelerin İnterneti için sensör düğümleri ve yalnızca onlarca gram ağırlığındaki nano-İHA'lar gibi mikro robotlar gibi yalnızca birkaç miliwatt güçle enerji tasarrufu sağlayan hesaplamalar gerçekleştirebilen yüksek düzeyde ölçeklenebilir donanım ve yazılım platformları. Büyük ve orta ölçekli dronlarda, mevcut güç bütçesi ve yükü, Intel, Nvidia ve Qualcomm gibi şirketler tarafından geliştirilenler gibi üst düzey güçlü bilgi işlem cihazlarını kullanabilir.

Bu cihazlar, boyutları ve bağlı güç sınırlamaları nedeniyle mikro robotlar için uygun bir seçenek değildir. Araştırma ekibi, bu sınırlamaların üstesinden gelmek için doğadan, özellikle böceklerden ilham almaya karar verdi. Palosi, Conte ve Bernini açıkladı:

(Daire kartı buraya eklendi, lütfen görüntülemek için Toutiao istemcisine gidin)

Doğada, böcekler gibi minik uçan hayvanlar, çevreyi algılamak ve düşünmek için çok az enerji tüketirken çok karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Bu nedenle araştırmacılar, bu işlevi esasen kopyalamak için enerji tasarrufu sağlayan bilgi işlem teknolojisini kullanmak istiyor. Araştırmacılar, böceklerde gözlemlenen enerji tasarrufu mekanizmalarını çoğaltmak için başlangıçta gelişmiş yapay zekayı nano dronların ultra minyatür güç zarfına entegre etmeye odaklandılar.

Enerji kısıtlamalarını ve katı gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamaları gerektiğinden, bunun oldukça zor olduğu kanıtlandı.Araştırmacıların temel amacı, çok az enerji ile yüksek performans elde etmekti. Palossi, Conti ve Benini şunları söyledi: Görsel navigasyon motoru donanım ve yazılımdan oluşuyor, ilki paralel ultra düşük güç tüketimi paradigması ile, ikincisi ise DroNet evrişimli sinir ağı (CNN) tarafından şekillendiriliyor. CNN, daha önce Zürih Üniversitesi Robotik ve Algılama Grubu tarafından "kısıtlanmamış kaynaklara" sahip büyük dronlar için geliştirildi. Navigasyon sistemi bir kamera çerçevesi kullanır ve bunu işlemek için en gelişmiş CNN'yi kullanır. Ardından, drone'nun tavrının mevcut sahnenin merkezinde olacak şekilde nasıl düzeltileceğine karar veriyor.

Aynı CNN, engelleri de belirleyebilir ve drone yakın bir tehdit algılarsa durur. Temel olarak, pulp dronlar, beklenmedik engellerle karşılaştıklarında çarpışmaları ve frenleri önlemek için sokaklarda (veya koridorlar gibi benzer şeyler) ilerleyebilir. Geçmişte cep boyutunda uçan robotlarla karşılaştırıldığında, bu sistemin asıl atılımı, otonom seyrüsefer elde etmek için gereken tüm işlemlerin, manuel işlemler veya özel altyapı (harici kameralar veya Sinyal), özellikle bilgi işlem için herhangi bir uzak baz istasyonu olmadan (uzak dizüstü bilgisayarlar gibi). Araştırmacılar, bir dizi saha deneyinde, sistemlerinin yüksek duyarlılığa sahip olduğunu kanıtladılar.

1,5 m / s'ye kadar uçuş hızında beklenmedik dinamik engellerle çarpışmaları önleyebilir. Ayrıca görsel navigasyon motorunun 113 m'den önce görünmeyen bir yolda tamamen otonom iç mekan navigasyonu sağlayabildiğini buldular. Palossi ve meslektaşları tarafından yürütülen araştırma, çok katı güç kısıtlamaları olan cihazlara benzeri görülmemiş düzeylerde istihbarat entegre etmenin etkili bir yolunu sunuyor. Bu kendi başına etkileyici, çünkü cep boyutunda bir drone üzerinde otonom navigasyon uygulamak son derece zorlu ve bunu daha önce çok az kişi yaptı. Geleneksel gömülü uç düğümlerle karşılaştırıldığında, burada yalnızca mevcut enerji ve güç bütçesiyle değil, aynı zamanda performans kısıtlamalarıyla da sınırlı.

Diğer bir deyişle, eğer CNN çok yavaş çalışırsa, drone çarpışmaları önlemek için zamanında tepki veremeyecek veya doğru zamanda dönmeyecektir. Palossi ve meslektaşları tarafından geliştirilen minyatür drone hemen birçok alanda kullanılabiliyor. Örneğin, bir grup pulpa insansız hava aracı, bir depremden sonra yıkılan binaların incelenmesine yardımcı olabilir ve insan kurtarıcıların daha kısa sürede ulaşamayacağı yerlere ulaşabilir, böylece operatörlerin yaşamları tehlikede olmaz. Hayvanların korunmasından yaşlıların / çocukların kurtarılmasına, mahsullerin ve üzüm bağlarının denetlenmesine, tehlikeli alanların araştırılmasına, kurtarma görevlerine vb. İnsanların küçük, esnek ve akıllı bir hesaplama düğümünden yararlanacağı her senaryo artık daha yakın .

Araştırma, gerçek "biyolojik sınıf" hava kaynaklı istihbarat elde etmenin yalnızca ilk adımıdır.Hala üstesinden gelinmesi gereken birçok zorluk vardır. Gelecekteki araştırmalarda, araştırmacılar, yeni sensörleri, daha karmaşık işlevleri ve daha iyi performansı hedefleyerek, havadan navigasyon motorunun güvenilirliğini ve zekasını geliştirerek bu zorluklardan bazılarını çözmeyi planlıyorlar. Araştırmacılar, tüm kodlarını, veri setlerini ve derin öğrenme ağlarını açıkladılar, bu da diğer araştırma ekiplerine teknolojilerine dayalı benzer sistemler geliştirmeleri için ilham verebilir. Uzun vadede amaç, burada gösterdiğimiz minyatür uçan robota benzer sonuçlar (birkaç gram, bir yusufçuk büyüklüğünde) elde etmektir.