Neural-Fly: l'algoritmo che permette ai droni di gestire qualsiasi condizione meteo

Neural-Fly: l'algoritmo di deep learning che insegna ai droni a gestire il vento in ogni condizione

Da sinistra a destra Guanya Shi, Soon-Jo Chung e Michael O'Connell, davanti alla parete di ventole del Center for Autonomous Systems and Technologies del Caltech. Fonte: https://www.caltech.edu/

L'algoritmo in questione è in grado di «addestrare» letteralmente il velivolo in appena dodici minuti di volo, durante i quali un computer di bordo registra i dati in sei diverse condizioni di vento. Neural-Fly è descritto in dettaglio nello studio pubblicato il 4 maggio su Science Robotics e curato dall'autore Soon-Jo Chung, professore di Aerospace e di Control and Dynamical Systems e ricercatore del Jet Propulsion Laboratory. Il progetto è nato ed è stato testato all'interno del centro del Caltech, usando una galleria del vento Real Weather Wind Tunnel, dotata di oltre 1.200 ventole controllate da computer per simulare ogni minimo dettaglio. Secondo Chung, l'imprevedibilità del vento e delle condizioni meteorologiche ha spinto gli scienziati a cambiare approccio e a preferire un metodo di deep learning, attraverso il quale il drone impara dalle esperienze precedenti così da potersi adattare continuamente alle condizioni di volo. Qui sotto un contributo video: https://www.youtube.com/watch?v=TuF9teCZX0U

Neural-Fly, sviluppato in collaborazione con Anima Anandkumar, Bren Professor di Informatica e Scienze matematiche, e con Yisong Yue, professore di Informatica e Scienze matematiche del Caltech, si basa su sistemi già noti come Neural-Lander e Neural-Swarm. Il primo usava un metodo di deep learning per seguire posizione e velocità del drone durante l'atterraggio, in modo da poter modificare la traiettoria di atterraggio e la velocità dei rotori per ottenere l'atterraggio più morbido possibile; Neural-Swarm, invece, insegnava ai droni a volare in modo autonomo a stretta distanza l'uno dall'altro.

Un notevole passo avanti, dunque, verso veicoli aerei senza pilota (UAV) più sicuri e in grado di adattarsi al maggior numero possibile di variabili meteorologiche.

Autore: Guglielmo Maria Ruocco