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Ya resulta interesante combiar los conceptos de inteligencia artificial con los drones, pero la cosa se complica cuando la inteligencia artificial maneja, no a un dron, sino a todo un grupo de ellos. La combinación de la inteligencia artificial y enjambres de drones resulta de lo más atractivo.
La denominación de enjambres de drones viene provocada porque estos aparatos volando juntos, cuando se trata de modelos de reducido tamaño, recuerda al comportamiento de insectos volando al unísono. Como por ejemplo, un enjambre de abejas.
Muchas son las empresas que estudian el vuelo de completos enjambres de drones por las posibilidades que éstos pueden ofrecer en situaciones de lo más diverso. Como puedan ser las situaciones de emergencia.
Un paso más allá
Pero no acaba ahí, sino que entidades como Caltech, Instituto de Tecnología de California, ha conseguido desarrollar un software de inteligencia artificial y enjambres de drones que puede hacer que estos drones vuelen de forma autónoma, incluso en espacios que no conocen. Puede tener aplicaciones de gran alcance que van desde la búsqueda y el rescate urbano hasta el control de flotas de automóviles autónomos y el vuelo de formación en entornos desordenados.
Se trata de un algoritmo que permite el aprendizaje de estos enjambres a medida que van volando por un espacio que no conocen.
GLAS
Este algoritmo desarrollado en el centro californiano, recibe el nombre de GLAS (Síntesis de Autonomía Segura Global a Local, del inglés Global-to-Local Safe Autonomy Synthesis). Permite volar con autonomía a estos enjambres en espacios cerrados y desconocidos para ellos.
Los ingenieros de Caltech han diseñado un nuevo método para controlar el movimiento de múltiples drones a través de espacios ordenados y desordenados, para que no colisionen entre sí.
La novedad radica en que los drones no se basan en rutas o mapas ya existentes. GLAS consigue que cada dron aprenda a navegar por un espacio dado por sí mismo, incluso si se coordina con los demás drones. Este modelo descentralizado puede ayudar a los drones a improvisar sus vuelos y facilita la formación. Es un sistema que combina la intenligencia artificial y enjambres de drones.
Desafíos clave para la coordinación
Los drones que se mueven en nuevos entornos deben tomar decisiones en una fracción de segundo sobre sus trayectorias a pesar de tener datos incompletos sobre su camino.
La presencia de un mayor número de drones en un entorno hace que sus interacciones sean cada vez más complejas y más propensas a colisiones.
Para superar estos puntos clave, el algoritmo se apoya en el denominado «Neural-Swarm». Se trata de un controlador de seguimiento de enjambre y de aprendizaje de interacciones aerodinámicas complejas en vuelos de proximidad.
Nuestro trabajo muestra algunos resultados prometedores para superar los problemas de seguridad, robustez y escalabilidad de los enfoques convencionales de inteligencia artificial (IA) de caja negra para la planificación del movimiento de enjambre con GLAS y el control de proximidad para drones múltiples usando Neural-Swarm
Soon-Jo Chung, profesor de investigación de laboratorio de propulsión de Caltech
Cuando se utilizan GLAS y Neural-Swarm, un dron no requiere una imagen completa e integral del entorno por el que se está moviendo, o del camino que sus compañeros tienen que tomar. En cambio, los drones aprenden a navegar por un espacio sobre la marcha e incorporan nueva información a medida que avanzan en un «modelo aprendido» para el movimiento. Dado que cada dron en un enjambre solo requiere información sobre su entorno local, se puede hacer un cálculo descentralizado. En esencia, cada drone «piensa» por sí mismo, lo que facilita la ampliación del tamaño del enjambre.
Con estos avances, qué duda cabe de que los límites de los drones están todavía muy lejanos y solo la imaginación pondrá freno. Si te ha gustado, no dudes en comentarlo.
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Fuente: Caltech.