Исследователи из Мичиганского университета разработали инновационную систему эхолокации на базе искусственного интеллекта, которая позволяет роботам и дронам ориентироваться в полном отсутствии света. Для её работы не требуются камеры, GPS или лазерные сенсоры. Система может стать революционным решением для навигации в зонах бедствий, боевых условиях или любых других ситуациях, где визуальные технологии оказываются бесполезны.
Навигация с помощью звука
Разработка вдохновлена природными механизмами ориентации летучих мышей и дельфинов, которые используют звук для "видения" окружающей среды. Новый ИИ-модуль испускает ультразвуковые импульсы и анализирует их отражения от объектов, создавая тем самым пространственную карту. В отличие от инфракрасных или оптических систем, звук не зависит от освещения и может «пробиваться» сквозь дым, пыль и полную темноту. Это делает технологию особенно эффективной в условиях ограниченной видимости — например, в завалах или при проведении спецопераций.
В основе системы — ансамбль сверточных нейронных сетей (CNN), каждая из которых обучена распознавать определённые формы объектов по характеру их эхосигналов. Такая модульная структура позволяет системе осваивать новые формы без необходимости полного переобучения. Учёные отмечают, что ультразвуковое восприятие может широко применяться в инженерии — от точной навигации до продвинутой визуализации, особенно там, где традиционные методы оказываются неэффективными.
Виртуальное обучение
Вместо дорогостоящих экспериментов в реальной среде, исследователи использовали симулированные 3D-пространства с искажениями, имитирующими реальные условия. Такой подход позволил алгоритму научиться, как форма объектов влияет на звуковые отражения под разными углами. Обучение на синтетических данных позволило существенно сократить затраты и ускорить разработку, не жертвуя точностью.
Каждая нейросеть (в данной версии называемая SCNN — специализированная сверточная сеть) фокусировалась на определённом типе объекта и училась распознавать нюансы эхосигналов. В испытаниях система смогла точно распознавать геометрические формы даже в случаях, когда эхосигналы были почти идентичны — за счёт сложных и тонких различий в отражениях.
По словам исследователей, их подход представляет собой шаг к объединению природного и искусственного восприятия. «Наша система использует стратегию, аналогичную той, что применяют животные с эхолокацией. Это приближает нас к созданию машин, которые воспринимают мир так же, как живые организмы», — подчеркнули разработчики.
Перспективы применения технологии выходят далеко за рамки военных и робототехнических решений. Возможны её внедрение в медицине (например, при ультразвуковой диагностике), автономных транспортных системах и промышленной диагностике. В условиях, когда визуальные технологии всё чаще сталкиваются с ограничениями, эхолокационный подход может стать ключевым решением.
Описание технологии опубликовано в журнале Journal of Sound and Vibration.
