Le Neuroflight Control est-il le futur du pilotage

Les capacités de compréhension des appareils sont une toute nouvelle forme d’application de contrôle de vol des compagnies aériennes de drones, selon des scientifiques. Peu de temps après que Wil Koch a piloté le drone d’un ami pour la première fois, fonctionnant grâce à une «vue à la première personne» dans laquelle un individu porte un casque relié à une alimentation vidéo diffusée en direct depuis un appareil photo numérique autour du drone, simulateur de vol il a trouvé cela remarquable. Tellement étonnant qu’il soit sorti aussi vite et ait acquis son propre système – un casque vidéo, un contrôleur et un drone quadcopter, a appelé vos 4 hélices qui l’alimentent. « Vous positionnez les lunettes et elles vous permettent de voir un clip vidéo en direct transféré de la caméra autour du drone », affirme Koch. Cela peut être «considérablement, le meilleur point». Au départ, les courses automobiles de drones à perspective individuelle gagnent en popularité parmi les amateurs de technologies modernes, où il existe des courses compétitives dans le monde entier. Quelques mois seulement après son résumé du jeu, Koch, chercheur universitaire à la Rafik B. Hariri Institution for Computers and Computational Research du Boston College, a lancé Boston Drone Race comme une nouvelle équipe informatique. Mais parce que Koch est convaincu comme un ordinateur portable ou un informaticien, son esprit envisageait dans un proche avenir de rechercher des méthodes qu’il pourrait prendre «la chose la plus cool», ce qui la rendrait encore plus cool. Imaginez si, pensa-t-il, vous pouvez tirer parti de la capacité d’apprentissage artificiel pour prendre le vol d’un drone plus rapidement et plus exactement que la configuration standard? Koch n’aurait probablement jamais cherché à penser si ce n’était pour votre journée quand il a volé le drone de son ami à la vue des oiseaux. Mais c’est sa nouvelle passion qui motivera une découverte dans la technologie des groupes neuronaux, car lui et une équipe de collaborateurs ont construit Neuroflight pour maximiser la fonctionnalité de voyage. «[Son] plaisir précédent était pertinent pour la cybersécurité et la défense contre les cyberattaques autonomes des ordinateurs« zombies »», déclare le conseiller pédagogique de Koch, Azer Bestavros, directeur fondateur de l’Institut Hariri et rédacteur principal d’articles dans le document communautaire initial de l’équipe expliquant Neuroflight. Mais peu de temps après que Koch soit devenu fou de drones se précipitant, «il s’est allumé», déclare Bestavros en utilisant un petit rire. En regardant une étude sur l’intersection des drones et de l’intellect artificiel, Koch et Bestavros ont appris que Standard Electronic et également d’autres titans du secteur recherchaient vigoureusement la technologie moderne pour cette raison. «Wil et moi avons également prouvé la valeur et le potentiel de ce domaine de travail, en réfléchissant au contrôle des voitures autonomes et à la façon exacte dont vous pourriez utiliser l’IA et les appareils pour y parvenir», affirme Bestavros, qui est également professeur d’informatique personnelle. au Collège ou à l’université des Arts et des Sciences. « Tout comme la croissance de la technologie dans la Formulation 1, la course automobile a créé l’innovation technologique que nous avons vue à l’intérieur de nos voitures individuelles », dit-il. des technologies de vol des compagnies aériennes autonomes à votre bien meilleur endroit. À l’heure actuelle, les drones et la plupart des autres voitures télécommandées sont gérés par des contrôleurs linéaires qui ne peuvent pas s’adapter aux problèmes de modification. «Imaginez que vous conduisez une voiture sur la route et que les pneus bougent en douceur», explique Bestavros. « En tant que propriétaire de la voiture, vous ne feriez pas exactement les mêmes choses que si vous conduisiez une voiture avec plusieurs jantes. Vous dirigeriez et accéléreriez diversement. » Un quadcopter typique repose sur un contrôleur standard, connu sous le nom de dérivé crucial proportionnel, ou contrôle PID, dans le monde de la recherche sur les ordinateurs personnels. Cela permet au propriétaire d’offrir aux drones des instructions pour avancer dans un cours et un taux particuliers en transférant les joysticks du contrôleur. Mais les technologies de contrôleur actuelles ne contiennent aucune capacité inhérente à s’adapter à des circonstances changeantes, comme des vents plus forts ou (idéalement pas), même la perte d’une hélice. Le contrôle Neuroflight, affirme Koch, est formé en ordinateur portable ou en simulateur informatique pour s’adapter à un large éventail d’activités distinctes, réparant la place du drone dans un environnement dynamique et changeant, même s’il est numérique. Après l’éducation sur simulateur, le réseau neuronal «éduqué» irait fonctionner dans le monde réel en envoyant des impulsions pour les moteurs de drones, leur faisant savoir la meilleure façon de répondre afin que le quadricoptère se déplace de la manière réelle dont son propriétaire a l’intention. «Le PID est une méthode de gestion linéaire, mais l’environnement n’est pas linéaire», déclare Koch, qui peut être un étudiant universitaire en arts et sciences en informatique personnelle. « Nous supprimons ce contrôle PID et diminuons dans le système neuronal entraîné. »