Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали новый адаптивный алгоритм управления для автономных дронов. Его основная задача — справляться с непредсказуемыми порывами ветра, которые могут сбивать беспилотники с курса.
Современное общество всё чаще полагается на дроны в сфере экстренного реагирования и доставки важных грузов. Однако из-за компактных размеров дроны гораздо сильнее подвержены воздействию погодных условий по сравнению с традиционной авиацией. Новый алгоритм MIT позволяет компенсировать эту уязвимость.
Как это работает
Система управления построена на методе метаобучения — разновидности машинного обучения, позволяющей дрону адаптироваться к разным погодным условиям буквально «на лету». Для обучения ИИ требуется всего 15 минут полёта, за которые собираются необходимые данные.
Главная особенность алгоритма в том, что он автоматически выбирает наилучший способ оптимизации полёта в зависимости от текущих условий. Это позволяет системе более точно рассчитывать необходимую тягу, чтобы компенсировать внешние воздействия, такие как сильный ветер.
Разработчики объясняют, что в основе работы алгоритма лежит семейство методов, известных как зеркальный спуск (mirror descent). Оно включает в себя различные варианты, каждый из которых может быть более или менее эффективен в зависимости от конкретной ситуации. Система MIT автоматически определяет, какой вариант использовать.
Зачем это нужно
Согласно результатам симуляций и экспериментов, новая система позволяет сократить ошибку следования заданной траектории на 50% по сравнению с базовыми методами. Это особенно важно при доставке тяжёлых грузов или при работе в сложных погодных условиях.
Перспективы технологии выходят далеко за пределы текущих возможностей. Команда планирует доработать систему так, чтобы она могла справляться с комплексными возмущениями — например, если груз с жидкостью смещается во время полёта. Также ведётся работа над внедрением непрерывного обучения, при котором система сможет адаптироваться к новым условиям без необходимости переобучения.
