Дрони навчили навігації за допомогою мікропам'яті розміром 42 КБ

Міжнародна команда робототехніків та біологів зробила вагомий крок у розвитку безпілотних технологій, підглянувши рішення у дикої природи. Дослідники з Дельфтського технічного університету (Нідерланди), Вагенінгенського університету (Нідерланди) та Університету Карла фон Осецького (Німеччина) розробили стратегію автономної навігації Bee-Nav, скопійовану з поведінки медоносних бджіл.

Результати дослідження, опубліковані в науковому журналі Nature, дозволяють мініатюрним дронам успішно орієнтуватися у просторі та повертатися «додому», використовуючи нейромережу розміром усього 42 КБ. Для порівняння: сучасні системи автопілота вимагають гігабайти пам'яті, потужні процесори та важкі акумулятори.

Більшість сучасних автономних дронів орієнтуються у місцях, де немає GPS, шляхом створення детальних 3D-карт простору. Це потребує колосальних обчислювальних потужностей, через що безпілотники стають дорогими, важкими та швидко розряджаються.

Бджоли доводять, що існує набагато ефективніший шлях. Маючи крихітний мозок, вони літають на великі відстані й завжди знаходять дорогу назад. Вони поєднують одометрію (оцінку пройденої відстані за допомогою візуального сприйняття руху - своєрідний «підрахунок кроків») та візуальну пам'ять (запам'ятовування того, як виглядає світ навколо вулика).

Коли бджола вперше вилітає з вулика, вона робить короткі «навчальні» обльоти навколо нього. Схожий алгоритм вчені впровадили й в алгоритм безпілотника.

«Нас захопило те, що бджоли можуть летіти дуже далеко звивистими траєкторіями, але повертаються назад майже по прямій ліній, - розповідає Гвідо де Крун (Guido de Croon), професор біоінспірованого AI для дронів з Дельфтського технічного університету. - Ми відтворили цей підхід: під час короткого першого вильоту дрон робить панорамні знімки навколо своєї бази. Потім крихітна нейромережа вчиться аналізувати ці зображення, щоб вираховувати напрямок і відстань до дому».

Навіть коли одометрія з часом починає давати похибку через накопичення помилок, візуальна пам'ять AI коригує маршрут. Дивовижно, але для розпізнавання панорамних наближень безпосередньо біля бази роботу вистачає нейромережі розміром усього 3,4 кілобайта.

Дослідники протестували систему Bee-Nav на відкритому полігоні Unmanned Valley у Валкенбурзі (Нідерланди). Дрон успішно пролетів понад 600 метрів углиб незнайомої території та без помилок повернувся на точку старту, долучивши архітектуру AI вагою лише 42 КБ.

У великих закритих приміщеннях (наприклад, ангарах) система показала 100% успіху. На відкритому повітрі за вітряної погоди точність впала до 70%, оскільки пориви вітру нахиляли дрон, через що панорамні камери видавали викривлену картинку. Зараз автори працюють над покращенням стабілізації алгоритму.

Головна сфера застосування такої технології - розумне сільське господарство. Легкі, як метелики, і повністю безпечні для людей мікродрони зможуть автономно патрулювати теплиці, сканувати листя, вчасно виявляти хвороби рослин чи шкідників, мінімізуючи витрати аграріїв. Крім того, ця робота відкриває нові горизонти для біологів, які намагаються детальніше вивчити навігаційні системи комах.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI