Robótica e IA física

El IA hace que sea más fácil para los drones escanear y excavar el terreno

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Los investigadores de la Universidad de Aarhus (AU) y la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) han colaborado en un proyecto que tiene como objetivo disminuir los costos de medir y documentar canteras de grava y piedra caliza, al mismo tiempo que es más rápido y fácil que el método tradicional.

El proyecto incluyó el uso de inteligencia artificial (IA), que se hizo cargo de los drones tradicionalmente controlados por humanos que se utilizan actualmente para completar la tarea.

Erdal Kayacan es profesor asociado y experto en inteligencia artificial y drones en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus.

“Hemos hecho que todo el proceso sea completamente automático. Le decimos al drone dónde empezar y el ancho de la pared o la cara de la roca que queremos fotografiar, y luego vuela en zig-zag todo el camino y aterriza automáticamente”, dice Kayacan.

Limitaciones de los drones controlados por humanos

El método actual de medir y documentar canteras de grava y piedra caliza, caras de acantilados y otras formaciones naturales y hechas por el hombre, depende de los drones para fotografiar el área. Una computadora luego recibe las grabaciones y automáticamente convierte todo y crea un modelo de terreno en 3D.

Una de las desventajas de este método es que los pilotos de drones cuestan mucho, y las mediciones son laboriosas. En una excavación, el piloto del drone tiene que asegurarse de que el drone mantenga una distancia constante de la pared. Al mismo tiempo, la cámara del drone tiene que mantenerse perpendicular a la pared, lo que lo convierte en una tarea compleja y difícil.

Para que la computadora pueda convertir y crear una figura en 3D a partir de las imágenes, tiene que haber un solapamiento específico en las imágenes. Este es el proceso principal que se automatizó mediante la inteligencia artificial, y redujo drásticamente la complejidad de completar la tarea.

“Nuestro algoritmo garantiza que el drone siempre mantenga la misma distancia de la pared y que la cámara se repositione constantemente perpendicular a la pared. Al mismo tiempo, nuestro algoritmo predice las fuerzas del viento que actúan sobre el cuerpo del drone”, dice Kayacan.

IA supera el problema del viento

La inteligencia artificial también ayuda a superar el viento, que es uno de los mayores desafíos con el vuelo autónomo de drones.

Mohit Mehndiratta es un estudiante de doctorado visitante en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus.

“El modelo de proceso gaussiano diseñado también predice el viento que se encontrará en el futuro cercano. Esto implica que el drone puede prepararse y tomar medidas correctivas con anticipación”, dice Mehndiratta.

Cuando un drone controlado por humanos está completando esta tarea, incluso una brisa ligera puede alterar el curso. Con la nueva tecnología, los golpes de viento y la velocidad general del viento pueden tenerse en cuenta.

“El drone no mide el viento, lo estima en función de la entrada que recibe a medida que se mueve. Esto significa que el drone responde a la fuerza del viento, al igual que cuando los seres humanos corregimos nuestros movimientos cuando estamos expuestos a un viento fuerte”, dice Kayacan.

La investigación se completó en colaboración con el Centro de Investigación y Tecnología de Hidrocarburos de Dinamarca en la DTU, y los resultados del proyecto se presentarán en mayo de 2020 en la Conferencia Europea de Control.

Alex McFarland es un periodista y escritor de inteligencia artificial que explora los últimos desarrollos en inteligencia artificial. Ha colaborado con numerosas startups y publicaciones de inteligencia artificial en todo el mundo.