This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

רחפנים אוטונומיים כמעט ואינם מסוגלים למצוא את דרכם בסביבה בלתי מוכרת ללא מפה. מומחים אנושיים נדרשים כדי לאפשר לממש את מלוא הפוטנציאל של הרחפנים.

במחקר חדש, חוקרים מקבוצת הרובוטיקה והתפיסה באוניברסיטת ציריך בשווייץ אימנו רחפן קוואדרוטור אוטונומי לטוס בסביבות שאינן מוכרות מראש, כגון יערות, בניינים, בין הריסות ורכבות, במהירות עד 40 קמ"ש ובלי להתרסק על העצים, הקירות או מכשולים אחרים. הרחפן הצליח לבצע את המשימה רק על סמך המצלמות והמחשוב שהוא נושא.

הרשת הנוירונית של הרחפן למדה לטוס באמצעות צפיה בסוג של "סימולציה שמדמה מומחה" – אלגוריתם שהטיס רחפן שנוצר על ידי מחשב בסביבה מסומלצת הזרועה במכשולים מורכבים. בכל נקודת זמן, היו לאלגוריתם מידע מלא על מצב הרחפן ונתונים מהחיישנים שלו, והיו ברשותו מספיק זמן וכוח מחשוב כדי לאפשר לו למצוא את הנתיב הטוב ביותר.

הנתונים שהתקבלו מה"מומחה המסומלץ" שימשו ללמד את הרשת הנוירונית לחזות את הנתיב הטוב ביותר רק על בסיס הנתונים מהחיישנים. הדבר מהווה יתרון משמעותי בהשוואה למערכות קיימות, שמשתמשות קודם בנתוני החיישנים כדי לייצר מפה של הסביבה ורק לאחר מכן מתכננות נתיבים במפה – שני שלבים שדורשים זמן ואינם מאפשרים לטוס במהירות גבוהה, כך לפי eurekalert.org.

לאחרן שהמערכת אומנה בסימולציה, היא נבחנה בעולם האמיתי, והוכיחה כי היא מסוגלת לטוס במגוון סוגי סביבה בלי להתנגש ולהגיע למהירויות עד 40 קמ"ש.

אפשר יהיה ליישם את הטכנולוגיה לשיפור הביצועים של מכוניות אוטונומיות והיא אף עשויה לפתוח את הדרך לאימון מערכות AI למשימות בתחומים בהם קשה עד בלתי אפשרי לאסוף נתונים, לדוגמא – בפלנטות אחרות.