Дроны управляются жидкой нейросетью Так они могут лучше ориентироваться

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) обнаружили эффективный метод навигации беспилотных летательных аппаратов при полетах через неизвестные пространства благодаря жидким нейронным сетям. Жидкие нейронные сети были созданы в Массачусетском технологическом институте в 2021 году по аналогии с адаптивностью органического мозга. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут обучаться и адаптироваться к новым данным в реальном мире, а не только во время обучения.

Жидкие нейронные сети могут понимать информацию, важную для выполнения задачи беспилотника, отбрасывая при этом несущественные особенности окружающей среды. Они также могут «динамически улавливать истинные причины и следствия поставленной перед ними задачи», что является «ключом к устойчивой работе жидких сетей в условиях смены распределения». Исследователи отмечают, что жидкие нейронные сети превзошли другие подходы к задачам навигации и продемонстрировали надежность в неизвестных областях, таких как леса, городские ландшафты и среды с дополнительным шумом, вращением и окклюзией.

В MIT подчеркнули, что системы глубокого обучения могут ошибаться в понимании причинно-следственных связей и не адаптироваться к различным средам или условиям, что представляет собой проблему для беспилотников, которым необходимо быстро реагировать на препятствия. Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи обучили свою систему на данных, снятых пилотом-человеком, что позволило им учесть способность пилота использовать свои навигационные навыки в новой среде, которая претерпела значительные изменения в условиях и пейзаже. При тестировании жидких нейронных сетей исследователи обнаружили, что дроны способны отслеживать движущиеся цели, что указывает на то, что ограниченные данные из экспертных источников в сочетании с улучшенной способностью понимать новую среду могут сделать операции беспилотников более надежными и эффективными.

О том, как используются дроны: