Apprendimento automatico per droni e sistemi senza pilota

Tecnologia di apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) che mira a consentire ai computer di eseguire compiti e prendere decisioni senza la necessità di essere programmati in modo esplicito con istruzioni precise. Ciò si ottiene tramite l’uso di dati di addestramento o campioni e consente alle macchine di imitare il modo in cui agisce il cervello umano, con una precisione crescente nel tempo.

Strumenti di apprendimento profondo

Nodo di rete mesh wireless di Rajant per applicazioni di apprendimento automatico industriale

Il deep learning è un tipo particolare di machine learning che richiede una minore classificazione dei dati da parte degli esseri umani in anticipo. Il deep learning utilizza algoritmi come le reti neurali per automatizzare l’estrazione e la categorizzazione delle caratteristiche e può funzionare con dati molto più destrutturati.

Il deep learning richiede una maggiore complessità e tempi di configurazione più lunghi rispetto al machine learning non profondo, ma una volta configurato richiede meno supervisione, fornisce risultati più rapidi e può essere applicato a problemi più complessi.

Applicazioni senza pilota

Gli strumenti di machine learning e deep learning possono essere applicati a un’ampia varietà di applicazioni con droni e robotica. Un uso comune è quello di fornire agli UAV (veicoli aerei senza pilota) un controllo di volo più fluido, consentendo al velivolo di scegliere i movimenti che portano ai risultati desiderati e riducendo così i tempi di funzionamento. Miglioramento della collisioni, ostacoli e pericoli, nonché operazioni intelligenti con sciami di droni.

ViDAR Maritime – rilevamento di oggetti in tempo reale da parte di Sentient Vision

La visualizzazione del deep learning può essere applicata anche alle immagini e ai video catturati dai droni e dalle telecamere dei sistemi senza pilota. I risultati possono essere analizzati per identificare e tracciare obiettivi o potenziali minacce per migliorare l’ISR (intelligence, sorveglianza e ricognizione) e la consapevolezza situazionale, oppure per individuare guasti nelle turbine eoliche, nelle linee elettriche e nelle infrastrutture.

Hardware di elaborazione integrato

La scheda Condor XR1S 6U VPX di EIZO offre grafica superiore e capacità di calcolo GPGPU per l’intelligenza artificiale e il deep learning

I droni e la robotica possono utilizzare hardware di elaborazione integrato per eseguire software di machine learning e deep learning. Queste soluzioni integrate possono includere computer a scheda singola (SBC) che integrano unità di elaborazione grafica per uso generico (GPGPU) e unità di elaborazione centrale (CPU). I droni e i veicoli senza pilota con un budget SWaP (dimensioni, peso e potenza) ridotto potrebbero anche essere in grado di trasferire l’elaborazione del machine learning e del deep learning a server cloud remoti.