Neural-Fly, l’algoritmo che aiuta i droni a gestire i venti imprevedibili

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Un nuovo approccio di deep learning chiamato Neural-Fly è in grado di aiutare i droni (veicoli aerei senza pilota o UAV) ad adattarsi rapidamente a ondate di vento imprevedibili e di alta velocità durante il volo. L’ “addestramento” in due parti dei droni, sviluppato dallo studioso Michael O’Connell e dai suoi colleghi ha consentito a un drone di adattarsi a velocità del vento di 12,1 metri al secondo in una galleria del vento. L’approccio di O’Connell et al., chiamato Neural-Fly, utilizza un algoritmo di apprendimento offline chiamato Domain Adversarially Invariant Meta-Learning (DAIML) che può addestrare i droni con solo 12 minuti di dati di volo in 6 diverse condizioni di vento. Oltre a consentire a un drone di adattarsi alle alte velocità del vento, Neural-Fly ha anche aiutato un drone largo 85 centimetri a volare attraverso cancelli larghi 110 centimetri – uno spazio solo 25 centimetri più largo del drone stesso – in condizione di vento forte.