Ми використовуємо обов'язкові файли cookie для коректної роботи сайту та додаткові, щоб зробити взаємодію з сайтом максимально зручною. Це допомагає нам персоналізувати ваш користувацький досвід, а також отримати аналітичну інформацію для покращення сервісу.
Якщо згодні прийняти всі файли cookie, натисніть «Прийняти всі», якщо ні – «Тільки необхідні». Щоб дізнатися більше, перегляньте Політику використання cookie.
Інженери навчили ІІ управляти дронами (Відео)
Інженери з США навчили ІІ управляти дронами в незнайомих або тісних просторах. Пристрої не будуть зачіпати один одного навіть в невеликій кімнаті.
Дослідники з Каліфорнійського технологічного інституту представили новий спосіб керувати дронами в незнайомому просторі. Вони розробили алгоритм машинного навчання, який дозволяє навіть декільком пристроям автономно навігіровати себе в тісних і незнайомих просторах. Система надає кожному безпілотнику певний ступінь незалежності, що дозволяє йому адаптуватися до змінного навколишнього середовища.
Замість того, щоб покладатися на карти або маршрути інших безпілотників, нова модель дозволяє кожній машині самостійно орієнтуватися в заданому просторі, навіть якщо вона координує свою роботу з іншими. Така децентралізована модель допомагає беспилотникам імпровізувати і полегшує управління дронами, так як обчислення розподілені між багатьма роботами.
Додатковий контролер стеження допомагає беспилотникам компенсувати аеродинамічні взаємодії. На попередніх випробуваннях контролер виявився більш ефективним ніж аналоги.
Цей метод можна використовувати при пошукових і рятувальних операціях, коли безпілотники можуть безпечно прочісувати ділянки зграями, в той час як автономні пристрої можуть звести до мінімуму пробки і зіткнення. Дослідники попереджають, що метод потрібно перевіряти в лабораторіях, але через пару років цю модель можуть ввести в комерційне використання.
[video = "z9LjSfLfG6c"]
Дослідники з Каліфорнійського технологічного інституту представили новий спосіб керувати дронами в незнайомому просторі. Вони розробили алгоритм машинного навчання, який дозволяє навіть декільком пристроям автономно навігіровати себе в тісних і незнайомих просторах. Система надає кожному безпілотнику певний ступінь незалежності, що дозволяє йому адаптуватися до змінного навколишнього середовища.
Замість того, щоб покладатися на карти або маршрути інших безпілотників, нова модель дозволяє кожній машині самостійно орієнтуватися в заданому просторі, навіть якщо вона координує свою роботу з іншими. Така децентралізована модель допомагає беспилотникам імпровізувати і полегшує управління дронами, так як обчислення розподілені між багатьма роботами.
Додатковий контролер стеження допомагає беспилотникам компенсувати аеродинамічні взаємодії. На попередніх випробуваннях контролер виявився більш ефективним ніж аналоги.
Цей метод можна використовувати при пошукових і рятувальних операціях, коли безпілотники можуть безпечно прочісувати ділянки зграями, в той час як автономні пристрої можуть звести до мінімуму пробки і зіткнення. Дослідники попереджають, що метод потрібно перевіряти в лабораторіях, але через пару років цю модель можуть ввести в комерційне використання.
[video = "z9LjSfLfG6c"]