Az NJSZT blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Jelenből a Jövőbe

A méhek mozgása ihleti meg a jövő drónjainak landolását?

2021. január 27. - ferenck

Bámulatra méltó a virágról virágra reppenő, a mellettük megjelenő embereket, veszélyes ragadozókat kikerülő méhek mozgása, és nem is értjük igazán, hogy a kicsi rovarok ennyire tökéletesen tájékozódnak.

Majdnem hibátlan navigációs készségük részben az optikai áramlás jelenségével magyarázható: érzékelik a látómezejükbe kerülő objektumok sebességét.

dron_viragok.jpg

Ezek a problémák általában csak biológusokat érdekeltek, az elektronikus készülékek miniatürizálódásával és a robotikus rendszerek térnyerésével azonban mesterségesintelligencia-szakértők is komolyan foglalkoznak az élővilággal, biológiai jelenségek gépekre adaptálásával. 

Robotfejlesztők többször próbálkoztak a stratégia repülő szerkezetekre történő alkalmazásával, eddig azonban csak korlátozott sikereket könyvelhetnek el. Többek között azért, mert a miniatűr gépek, például pici drónok fedélzetén minimális szenzor szállítható, és az adatfeldolgozás sem nevezhető gyorsnak, gördülékenynek.

dron_viragok0.jpg

A Delfti Műszaki Egyetem és a Vesztfáliai Alkalmazott Tudományok Egyeteme a méhekből kiindulva, az optikai áramláson alapuló tanulási folyamatot javasol robotoknak. A gépek a látómezejükbe kerülő tárgyak vizuális jegyeit, színt, formát, textúrát feldolgozva, becsülnék fel a távolságokat.

Az optikai áramlásnak azonban van két korlátja: egyrészt a távolságról és a sebességről csak kevert, és nem külön-külön információt ad. Például, ha két drón száll le, és az egyik kétszer olyan gyorsan repül, mint a másik, illetve kétszer annyira magasan tartózkodik, mindketten ugyanazt az optikai élményt élik át, pedig értelemszerűen másként kellene reagálniuk. Soha nem érnek célba, ha földre szálláskor nem alkalmazkodnak a magassághoz, és landolás helyett a föld felett kezdenek el keringeni.

A másik ok, hogy akadályok elkerülése szempontjából szerencsétlen, ha az optikai áramlás nagyon kicsi. Ebben az esetben a mérésekben sok a hiba – „zajosak” –, és így alig van információ az akadályok jelenlétéről, ráadásul a legfontosabbat a legnehezebb detektálni.

A probléma akkor szűnik meg, ha a robot az optikai áramlás mellett a környezetében lévő tárgyak vizuális jegyeit is tudja értelmezni. Ehhez kell a tanulás.         

A mesterségesintelligencia-alapú tanulási stratégiával jelentősen javulhat a kisméretű drónok tájékozódása, és egyben új hipotézis dolgozható ki a rovarok intelligenciájáról.

Ha a méhek gyakorlatát használó drónok ugyanúgy autonómok lesznek, mint a sokkal nagyobb önvezető autók, tevékenységük lényegesen hatékonyabbá válik, intelligenciájuk a repülő rovarokéhoz lesz hasonló.

A bejegyzés trackback címe:

https://jelenbolajovobe.blog.hu/api/trackback/id/tr6316403428
süti beállítások módosítása