Ученые ЮУрГУ разработали самообучающуюся систему управления дронами

На Урале создали самообучающуюся систему управления дронами. Ученые ЮУрГУ разработали умную систему управления взлетом, полетом и посадкой БПЛА, которая основана на искусственном интеллекте с самообучающейся нейронной сетью. Оператор только задает координаты и траекторию полета, а систем будет управлять беспилотником так, чтобы точно их придерживаться. Мы создаем нейронную сеть, которая будет нарабатывать базу данных по ошибкам аппарата при полете. То есть, когда беспилотник движется без управления человеком, он многократно совершает одни и те же действия; а нейронная сеть в этот момент собирает все погрешности в движении аппарата отклонение от инерции, дестабилизация при встрече с препятствием или из-за погодных условий и пр. , которые могли возникнуть в каждом предыдущем отработанном действии. Собрав базу таких данных, нейронная сеть сможет прогнозировать и мгновенно ликвидировать всевозможные отклонения при движении БПЛА. Система, предварительно обученная на сотнях полетов беспилотника, будет "понимать", как действовать во внештатной ситуации в воздухе. Она отрегулирует углы направления закрылок или подкрылок, стабилизирующих пространственное положение БПЛА, сможет самостоятельно подобрать оптимальные траектории для подъема и посадки на землю с учетом метеоусловий и скорости движения. При этом одним из главных преимуществ разработки заявлена экономия расхода топлива или заряда аккумулятора беспилотника. Это позволит увеличить дальность полета при определенной скорости как минимум на четыре процента. Казалось бы - не очень много, но для дронов каждый лишний километр важен.

Уральские учёные сделали летающие беспилотники устойчивыми к порывам ветру. Но это не главное. Свою разработку в области БПЛА представили челябинцы. В недрах ЮУрГУ наделили дроны подкрылками и надкрылками, а также прошили самообучающимися электронными мозгами. Теперь, как говорят разработчики, БПЛА более эффективно работает при сильных порывах ветра и при других внештатных ситуациях. Вот за модернизацию под "другие внештатные ситуации" особое спасибо. Единственное, что хотелось бы посоветовать челябинским учёным, это давать яркие имена своим разработкам. В нынешние времена правильно подобранные слова порой бьют по тем, кто создаёт нам внештатные ситуации, не менее эффективно, чем сам продукт. "Орешник" и "Упырь" вам в доказательство.

Развиваются быстрее смартфонов: возможности дронов, о которых мало кто знает Источник: TechInsider Прототипы беспилотных летательных аппаратов БЛА появились еще в XIX веке. Один из ранних примеров — Queen Bee — родоначальник всех дронов, созданный Реджинальдом Денни в 1935 году. Аппараты этой модели уже имели двигатели и могли выполнять полеты под дистанционным управлением. История создания БЛА в нашей стране начинается с разработки небольших экспериментальных моделей. Один из наиболее известных проектов — «Пчела-1Т» — был разработан в СССР в середине 1980-х годов коллективом конструкторов ОКБ имени Яковлева. В основном дроны использовали в военных целях, их отправляли в зону боевых действий вместо разведчиков или в роли мишеней. Сейчас беспилотники широко используются для мониторинга наземной обстановки, а также в специальных задачах. Также ведется активная работа по исследованию возможностей транспортировки грузов при помощи БЛА. В 2023 году российские ученые разработали гибридную нейросеть нового поколения для производства «мозгов» для беспилотников. Портативные ИИ-модули позволяют дронам анализировать данные о местности в режиме реального времени. Как отметили специалисты программы Национальной технологической инициативы, эта разработка значительно ускорит развитие беспилотных авиационных систем. «Система поможет справиться с ограничением поставок в Россию процессоров и графических карт, необходимых для разработки и использования моделей машинного обучения, а также с прекращением обслуживания зарубежными поставщиками действующих IT-систем. Наличие подобной технологии на рынке также поможет малым и крупным командам разработчиков БАС использовать в беспилотниках элементы ИИ современного класса с возможностью их упрощенного обучения», — рассказали в НТИ.

Заплати рублями за получение карты от Газпромбанк ❤️ Оформи бесплатную дебетовую карту от Газпромбанка через нас и мы переведем тебе вознаграждение

А так проблему энергоэффективности решают в Швейцарии: там разрабатывают дроны с крыльями и хвостами, способными менять форму, имитируя динамику полета птиц. Используя оптимизацию в полете, дроны повышают энергоэффективность до 11,5% на скоростях 8, 10 и 12 м/с. При этом дрон остается устойчивым даже в условиях турбулентности или при частичных отказах системы. И эта технология, созданная в EPFL, может серьезно повлиять на развитие БПЛА, по крайней мере сделав их по-настоящему всепогодными и экономичными.

Дроны учатся летать сами: прорыв на Урале Ученые ЮУрГУ разработали самообучающуюся систему управления БПЛА. ИИ контролирует взлет, полет и посадку по заданным оператором координатам. Нейросеть анализирует ошибки в движении дрона, прогнозирует и корректирует отклонения, учитывая погодные условия и препятствия. Система, обученная на сотнях полетов, оптимизирует траектории и экономит заряд, увеличивая дальность полета на 4%. Каждый километр на счету! ‍

Дроны-трансформеры: будущее за полетами птиц? Швейцарские инженеры EPFL разработали дронов с изменяемой геометрией крыла и хвоста. Адаптируясь к условиям полёта подобно птицам, эти БПЛА повышают энергоэффективность до 11,5% на скоростях 8-12 м/с. Новая технология обеспечивает стабильность даже при турбулентности и системных сбоях. Это важный шаг к созданию всепогодных и экономичных дронов, способных совершать более длительные полёты. ‍