This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

חיישנים יכולים לספק כמויות עצומות של מידע לגבי סביבה מסוימת. תיעוד וידאו מכלי טיס בלתי מאויש ופוסטים במדיה החברתית יכולים לספק מידע רב ערך על רשת כבישים במהלך הצפות. אבל יותר מידי מידע עלול לאתגר את כוח המחשוב של מערכת אוטומטית שמנסה לקבוע במהירות מה יהיו הדרכים האופטימליות עבור אמבולנסים בתגובה לאסון.

קרן המדע הלאומית של ארה"ב, NSF, העניקה לחוקר מהממכון הפוליטכני WPI, רוונדרה קוולאג'י, מענק בסך $530,029 כדי לפתח אסטרטגיות שיסרקו כמויות גדולות של נתוני חיישנים וישפרו את פעילותן של מערכות אוטונומיות. 

צפוי כי לפרויקט יהיו ישומים בניהול תנועה, משלוחי חבילות אוויריים, פריסת משאבים בחוסר במהלך מצבי חירום וכן תגובה לאסונות טבע או תאונות תעשייתיות.

בפרויקט שיימשך שלוש שנים ינסו לזהות, באמצעים מתימטיים, את המידע השימושי ביותר מתוך מערכי נתונים גדולים לצורך קבלת החלטות אוטומטית. "מדובר בניסיון להגיע למידע השימושי ביותר הנאסף מכל מקור, ממצלמות תנועה ועד פרופילים במדיה החברתית", מסר קוולאג'י. "אנחנו מעוניינים למצוא את הנתונים הרלבנטיים ביותר, להתיך אותם יחד ממספר מקורות ולאפשר למערכות אוטומטיות לקבל החלטות בעזרת מספר קטן יותר אך איכותי של פיסות מידע".

החוקר יפתח מודלים מתימטיים להתאמת החיישנים לפי מטרה מזוהה ויבחן אותם באמצעות נתונים זמינים וגלויים של מעבדת המחקר של חיל האוויר האמריקאי, AFRL, שנאספו על ידי מצלמות, חיישנים סייסמיים ואקוסטיים ומכ"ם.

כמו כן, הוא יבצע ניסויי חוץ ופנים במכון הפוליטכני באמצעות רובוטים על גלגלים ורחפנים זעירים המצויידים במצלמות.

הפרויקט "עשוי לסייע למי שמעוניין להשתמש ברחפים למשלוח בטוח של חבילות בשכונה או לתכנן באופן מיטבי הפצה של משאבים רפואיים במהלך משבר", הוא ציין, לפי wpi.edu. "לא ניתן פשוט לבנות מחשבים גדולים וחזקים יותר, אלא אנחנו זקוקים לדרכים לאסוף מראש את המידע הרלבנטי ביותר כדי לקבל החלטות אוטומטיות בצורה מהירה יותר".