Phương pháp tiếp cận mới rất có hiệu quả trong những trường hợp khẩn cấp, bay tìm kiếm trong rừng, trong khu đô thị, trên những công trường xây dựng hoặc các thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu bí mật.

Khi cần khám phá những môi trường phức tạp xác định như rừng, tòa nhà hoặc hang động, UAV là lựa chọn tối ưu nhất. Các drone có tốc độ cao, linh hoạt và nhỏ, có thể mang các cảm biến và tải trọng hữu ích đến hầu như khắp mọi nơi.

 Máy bay không người lái tự động điều hướng độc lập trong rừng với tốc độ 40 km/h. Ảnh: UZH

Nhưng máy bay không người lái tự hành khó có thể tìm đường bay trên một môi trường không xác định nếu không có bản đồ địa hình. Cần có những phi công điều khiển UAV thành thạo để có thể phát huy hết tiềm năng của drone.

Davide Scaramuzza, lãnh đạo nhóm Robot và Nhận thức tại Đại học Zurich (UZH), Thụy Sĩ cho biết: “Để làm chủ chuyến bay nhanh tự động, cần nhận thức môi trường trong tích tắc để lái UAV theo những tuyến đường không va chạm. Đây là vấn đề rất khó đối với cả con người và máy. Các phi công thành thạo có thể đạt đến trình độ này sau nhiều năm kiên trì và rèn luyện trong thực tế. Nhưng drone - robot gặp khó khăn khi thực hiện".

AI học cách bay trong thế giới thực từ không gian mô phỏng

Trong một công trình nghiên cứu, nhóm khoa học của Scaramuzza đã đào tạo một UAV quadrotor tự hành bay qua những môi trường địa hình chưa được nhìn thấy trước đây như rừng, tòa nhà, phế tích xây dựng và ga xe lửa, duy trì tốc độ đạt đến 40 km / h, không đâm vào cây, tường hoặc những chướng ngại vật khác nhau. Hiệu quả này đạt được chỉ dựa trên máy ảnh và máy tính trên bo mạch của quadrotor.

Cận cảnh máy bay không người lái trong rừng. Ảnh: UZH

Mạng neural thần kinh của UAV học cách bay bằng theo dõi một phần mềm "chuyên gia mô phỏng", thuật toán điều khiển một UAV do máy tính tạo ra bay qua một môi trường mô phỏng đầy chướng ngại vật phức tạp. Tại mọi thời điểm, thuật toán có thông tin đầy đủ về tình trạng kỹ thuật của quadrotor và dữ liệu từ những cảm biến của drone, có đủ thời gian và công suất máy tính để luôn tìm ra quỹ đạo tốt nhất.

Phần mềm "chuyên gia mô phỏng" không thể được ứng dụng ngoài mô phỏng, nhưng dữ liệu này được sử dụng để dạy mạng neural phương thức dự đoán quỹ đạo tốt nhất chỉ dựa trên dữ liệu từ những cảm biến. Đây là một lợi thế lớn hơn so với những hệ thống hiện có, thường sử dụng dữ liệu cảm biến tạo bản đồ môi trường và sau đó lập kế hoạch quỹ đạo bay trong bản đồ, hai bước đòi hỏi thời gian và khiến UAV không thể bay ở tốc độ cao .

Không cần bản đồ chính xác của thế giới thực

Sau khi được huấn luyện mô phỏng, UAV được thử nghiệm trong thế giới thực, drone đã bay trong nhiều môi trường khác nhau mà không va chạm với tốc độ đạt đến 40 km / h. Theo TS Antonio Loquercio, tác giả nghiên cứu khoa học: “Phi công cần nhiều năm để đào tạo, nhưng AI sử dụng các trình mô phỏng hiệu suất cao, có thể đạt được khả năng điều hướng tương đương nhanh hơn rất nhiều, cơ bản chỉ trong một đêm”.

TS Elia Kaufmann, đồng tác giả nghiên cứu cho biết: “Ấn tượng là những mô phỏng này không cần một bản sao đồ họa chính xác của thế giới thực. Sử dụng phương pháp phù hợp thì ngay cả những mô phỏng đơn giản cũng đủ".

Ngay cả trong các điều kiện môi trường thù địch, máy bay không người lái tự động tìm đường bay. Ảnh: UZH

Ứng dụng này không giới hạn ở quadrotor. Các nhà khoa học cho rằng, phương thức tiếp cận này có thể tăng hiệu quả hoạt động của ô tô tự hành cứu hộ hoặc mở ra một phương pháp mới đào tạo các hệ thống AI, hoạt động trong những lĩnh vực khó thu thập dữ liệu hoặc không thể, như các tàu ngầm robot dưới đáy biển hoặc robot tự hành trên các hành tinh khác.

Theo nhóm nghiên cứu, bước tiếp theo sẽ thúc đẩy mạng thần kinh của UAV học hỏi từ kinh nghiệm, phát triển các cảm biến tốc độ cao, cung cấp nhiều thông tin hơn về môi trường trong khoảng thời gian ít hơn, cho phép UAV bay an toàn ở tốc độ cao hơn 40 km/h.