Цей метод використовує дані з бортових датчиків для виявлення ледь помітних змін у реакції системи на пошкодження.
Вчені з Делфтського технологічного університету та Вагенінгенського університету розробили метод, що дозволяє дронам розпізнавати наближення збою в роботі, що дає їм можливість адаптуватися до втрати керування. Про це пише Interesting Engineering.
Зазначається, що в основі цього методу лежить запозичена з природи концепція, відома як "критичне уповільнення". Це явище, що сигналізує про наближення екосистем до переломного моменту.
У своєму дослідженні вчені розповіли, що вирішили використовувати цей самий принцип для виявлення ранніх ознак нестабільності в безпілотниках, літаках та автономних транспортних засобах.
Дослідники розповіли, що їхній метод використовує дані з бортових датчиків для виявлення ледь помітних змін у реакції системи на пошкодження. За їхніми словами, це може допомогти дронам продовжувати безпечну роботу навіть після отримання пошкоджень.
"Наш підхід можна порівняти з тим, як люди відчувають біль. Після травми біль дає негайний зворотний зв’язок про наш стан і допомагає нам визначити, які дії залишаються безпечними", – розповів дослідник із Делфтського технологічного університету Джаспер ван Бірс.
Ван Бірс зазначив, що машинам часто бракує такої форми самосвідомості. Він упевнений, що нові індикатори, отримані на основі даних вимірювань у реальному часі, є першим кроком до того, щоб наділити інженерні системи аналогічною здатністю розуміти межі своїх можливостей.
Щоб перевірити свій метод, вчені провели експерименти в центрі досліджень дронів CyberZoo при Делфтському технічному університеті. Там вони навмисно пошкоджували дрони, доводили їх до стану, близького до втрати керування, та аналізували польотні дані у порівнянні з комп’ютерними симуляціями.
Експерименти виявили, які комбінації пошкоджень, умов польоту та маневрів з найбільшою ймовірністю призводять до нестабільності. Вчені також показали, що індикатори попередження можуть допомогти дронам коригувати свою поведінку в режимі реального часу для підтримки польоту після пошкодження.
"Об’єднуючи знання з різних наукових дисциплін – у даному випадку аерокосмічної інженерії та екології – ми продовжуємо досягати проривів, які допомагають перетворювати фундаментальні дослідження на практичні технології", – підкреслив ван Бірс.
Раніше пацієнт Neuralink Алекс Конлі, який мав травму хребта, зміг керувати радіокерованою моделлю літака, "підключивши" свій мозок до контролера.
Чоловік пішов далі простого керування: використовуючи імплантований нейрочіп, йому вдалося самостійно написати код для Arduino, забезпечивши інтеграцію інтерфейсу "мозок–комп’ютер" із системою керування дроном.