L’équipement étudie les capacités d’un nouveau type de logiciel informatique de contrôleur de vol de drone, rapportent des scientifiques. Après que Wil Koch a piloté le drone d’un ami pour la première fois, en le faisant fonctionner via la «vue du premier homme ou de la femme» dans laquelle un individu enfile un casque attaché à une source vidéo en streaming sur Internet, il réside dans un appareil photo numérique dans le drone, incroyable. Si remarquable qu’il a voyagé aussi vite et a acheté son propre processus: un casque vidéo youtube, un contrôle et un drone quadcopter, a appelé quatre hélices qui l’alimentent. « Vous avez placé les lunettes de protection et elles vous permettent de voir des films en direct transférés d’une caméra vidéo installée sur le drone », déclare Koch. Cela peut être «de manière significative, le facteur le plus cool». Le premier regard sur les courses de drones gagne en popularité parmi les amateurs de technologie, où il y a des compétitions agressives partout dans le monde. Quelques semaines seulement après son guide du jeu, Koch, spécialiste diplômé de la Rafik B. Hariri Institution for Computer and Computational Research de l’Université de Boston, a fondé Boston Drone Racing en tant que nouvelle équipe informatique. Mais parce que Koch pense comme un informaticien personnel, son cerveau a rapidement envisagé de chercher des moyens de prendre «la chose la plus cool» et de la rendre encore plus froide. Que se passe-t-il si, réfléchit-il, vous pourriez tirer parti des connaissances artificielles pour voyager un drone plus rapidement et beaucoup plus précisément que la configuration habituelle? Koch n’aurait probablement jamais cherché la pensée autrement pour ce jour quand il a piloté le drone de son ami de la vue à vol d’oiseau. Mais c’était son désir nouvellement trouvé qui pourrait motiver un développement dans l’innovation technologique du système neuronal, quand lui et une équipe de collaborateurs ont construit Neuroflight pour optimiser la fonctionnalité de vol des compagnies aériennes. «[Son] plaisir précédent était lié à la cybersécurité et à la défense contre les cyberattaques autonomes contre des ordinateurs« zombies »», déclare le conseiller pédagogique de Koch, Azer Bestavros, directeur fondateur de votre institution Hariri et auteur âgé dans les documents publics initialement ouverts de l’équipe décrivant Neuroflight. Mais après que Koch soit tombé profondément amoureux de la course de drones, «il s’est allumé», déclare Bestavros en riant. En examinant la recherche dans l’intersection des drones et de l’intelligence synthétique, Koch et Bestavros ont découvert que les titans alimentés par Basic Electric et d’autres secteurs avaient activement recherché des technologies dans ce domaine. « Wil et que j’ai établi l’importance et le possible de cette ligne de fonctionnement, en pensant au contrôle des automobiles autonomes et à la façon dont vous pourriez éventuellement utiliser l’IA et l’équipement pour le faire », affirme Bestavros, simulateur de vol Colmar qui peut être un autre professeur d’ordinateur portable ou d’ordinateur. recherche scientifique sur le Collège ou l’université de l’Art et des Sciences. « Tout comme le progrès de la technologie moderne dans la course à la Formulation 1 a généré l’innovation technologique que nous avons vue dans vos propres voitures », déclare-t-il, leur espoir est le fait que la création de nouvelles alternatives qui résisteront aux extrêmes du drone se précipitera forcera le plus grand discipline des technologies de transport aérien autonome à votre plus grande place. Actuellement, les drones et la plupart des autres voitures gérées par télécommande sont exploités au moyen de contrôleurs linéaires qui ne peuvent pas s’adapter aux situations changeantes. « Imaginez que vous conduisez un véhicule dans la rue et que quelque chose de pneumatique devrait être tonique », affirme Bestavros. «En tant que conducteur de véhicule, vous ne feriez pas les mêmes choses que si vous conduisiez un véhicule avec la voiture avec un certain nombre de roues. Vous devez diriger et accélérer d’une manière différente.  » Un quadcoptère typique utilise un contrôle conventionnel connu sous le nom de dérivé proportionnel important, ou contrôle PID, dans le monde entier de l’informatique. Cela permet au propriétaire de présenter les commandes du drone pour avancer dans une trajectoire et une vitesse spécifiques en déplaçant les joysticks du contrôleur. Mais les technologies de contrôleur récentes n’ont aucune capacité intégrée pour se conformer aux conditions changeantes, comme de meilleurs vents ou (idéalement pas), même la perte d’une hélice. Le contrôleur Neuroflight, dit Koch, est compétent en simulation informatique pour évoluer vers un éventail de situations distinctes, corrigeant la place du drone dans un environnement dynamique et changeant, bien que numérique. Juste après l’éducation sur simulateur, le réseau neuronal «éduqué» ira au travail dans le monde réel en envoyant des indicateurs aux moteurs de drone, leur disant comment réagir afin que le quadcopter se déplace à l’intérieur de la manière réelle dont son propriétaire a l’intention. «Le PID peut être une méthode de gestion linéaire, mais le paramètre n’est pas linéaire», affirme Koch, qui est un étudiant universitaire du Collège des arts et des sciences en recherche scientifique sur ordinateur portable ou informatique. « Nous sommes en train d’arracher ce contrôleur PID et de tomber dans une communauté neuronale qualifiée. »