Ожидается, что в ближайшие несколько лет количество автономных дронов в неконтролируемом воздушном пространстве на высоте ниже 400 футов существенно увеличится. Эксперты ожидают, что к 2027 году в США будет парк коммерческих беспилотных авиационных систем (БПЛА) из почти 1 миллиона единиц, которые будут выполнять такие задачи, как доставка посылок, мониторинг трафика и оказание экстренной помощи.

Группа исследователей под руководством Ланье Уоткинса и Луи Уиткомба из Института гарантированной автономии использовала искусственный интеллект для моделирования системы, которая могла бы более безопасно организовывать движение дронов, заменив некоторые процессы, связанные с участием человека, автономным принятием решений. Их результаты появились в журнале Computer .

«Мы хотели посмотреть, смогут ли различные подходы с использованием ИИ безопасно справиться с ожидаемым масштабом этих операций, и это удалось», — сказал Уоткинс, доцент кафедры компьютерных наук Инженерной школы Уайтинга, исследователь Институт гарантированной автономии и главный профессиональный персонал Лаборатории прикладной физики Джонса Хопкинса. «Наша смоделированная система использует алгоритмы автономности для повышения безопасности и масштабируемости операций БПЛА на высоте ниже 400 футов».

Чтобы решить проблему увеличения трафика БПЛА, команда Хопкинса оценила влияние автономных алгоритмов в моделируемом трехмерном воздушном пространстве. Из своих предыдущих исследований команда знала, что использование алгоритмов предотвращения столкновений значительно снижает количество аварий. Они обнаружили, что добавление стратегических алгоритмов устранения конфликтов, которые контролируют время движения во избежание столкновений, сделало ситуацию еще более безопасной и почти исключило происшествия в воздушном пространстве.

Исследователи также снабдили свой симулятор двумя аспектами реализма. «Шумные датчики» имитируют непредсказуемость реальных условий и делают систему более адаптируемой, а «система нечетких помех» рассчитывает уровень риска для каждого дрона на основе различных факторов: от близости к препятствиям до следования запланированному маршруту. Уоткинс и Уиткомб говорят, что эти подходы позволяют системе принимать автономные решения для предотвращения коллизий.

«В нашем исследовании учитывались различные переменные, в том числе сценарии, в которых участвуют «незаконные дроны», отклоняющиеся от запланированных маршрутов. Результаты очень многообещающие», — сказал Уиткомб, профессор машиностроения Инженерной школы Уайтинга и исследователь Институт гарантированной автономии.

Команда планирует еще больше улучшить свои симуляции, включив в них динамические препятствия, такие как погода и другие факторы реального мира, для более полного представления.

Уоткинс говорит, что статья основана на более чем двадцатилетних исследованиях, проведенных в Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса, направленных на повышение безопасности Национальной системы воздушного пространства США.

«Эта работа изучалась посредством моделирования производительности в средах и системах, которые рассматриваются для развертывания третьими сторонами в будущих воздушных пространствах, а также в академических и фундаментальных исследовательских сообществах IEEE и ACM», — объясняет Уоткинс.

«Эта работа помогает исследователям понять, как алгоритмы автономности, защищающие воздушное пространство, могут вести себя, когда они сталкиваются с шумом и неопределенностью в воздушном пространстве , моделируемом в 3D, и подчеркивает необходимость постоянного мониторинга результатов этих автономных алгоритмов, чтобы гарантировать, что они не достигли потенциальных состояний отказа».