ИИ для автономного принятие решений с целью повышения безопасности полетов беспилотников

В ближайшие несколько лет ожидается значительное увеличение интенсивности движения автономных беспилотных летательных аппаратов в неконтролируемом воздушном пространстве на высоте менее 120 метров. По некоторым прогнозам, к 2027 г. в США будет насчитываться около 1 млн коммерческих БПЛА.

Группа исследователей под руководством Ланира Уоткинса и Луиса Уиткомба из Johns Hopkins University с помощью ИИ смоделировала систему, которая может более безопасно управлять движением беспилотников, заменив некоторые процессы, выполняемые человеком, на автономное принятие решений. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE's Computer.

"Мы хотели проверить, смогут ли различные подходы с использованием ИИ безопасно справиться с ожидаемым масштабом этих операций, и это удалось, - сказал Уоткинс. - Наша имитационная система использует алгоритмы обеспечения автономности для повышения безопасности и масштабируемости операций БПЛА на высоте менее 120 метров".

Для решения проблемы роста интенсивности движения БПЛА команда оценила влияние автономных алгоритмов в моделируемом трехмерном воздушном пространстве. Из предыдущих исследований было известно, что использование алгоритмов предотвращения столкновений значительно снижает аварийность. Добавление алгоритмов стратегического деконфликтинга, которые управляют временем движения во избежание столкновений, сделало ситуацию еще более безопасной и практически исключило аварии в воздушном пространстве.

Исследователи также оснастили свой симулятор двумя аспектами реализма. "Зашумлённый датчик" имитируют непредсказуемость реальных условий и делают систему более адаптируемой, а "система нечетких помех" рассчитывает степень риска для каждого беспилотника на основе различных факторов - от близости к препятствиям до соблюдения запланированного маршрута. По словам и, эти подходы позволяют системе принимать автономные решения для предотвращения столкновений.

"В нашем исследовании рассматривалось множество переменных, включая сценарии с участием неавторизованных дронов, отклонившихся от запланированного маршрута. Результаты очень многообещающие", - сказал Уиткомб.

Команда планирует и дальше совершенствовать систему, включив в нее динамические данные, такие как погода, и другие реальные факторы для более полного представления ситуации.

"Эта работа была исследована путем моделирования работы в средах и системах, которые рассматриваются для развертывания третьими сторонами в будущих воздушных пространствах, а также в академических и фундаментальных исследованиях сообществ IEEE и ACM, - поясняет Уоткинс. - Эта работа помогает исследователям понять, как могут вести себя алгоритмы автономного управления, защищающие воздушное пространство, сталкиваясь с шумом и неопределенностью в 3D-моделируемом воздушном пространстве, и подчеркивает необходимость постоянного мониторинга результатов работы этих автономных алгоритмов, чтобы убедиться, что они не достигли потенциальных состояний отказа".

Фото: Unsplash/Jason Blackeye