นักวิจัยพัฒนาดรอนส์ฝูง đểค้นหาการรั่วไกส์

นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีดัลฟ์ตได้พัฒนาดรอนส์ฝูงแรกที่สามารถตรวจจับและค้นหาการรั่วไกส์ได้อย่างอิสระในพื้นที่ในร่มที่แคบ เพื่อค้นหาการรั่วไกส์ในอาคารหรือสถานที่อุตสาหกรรม นักผจญเพลิงต้องเสี่ยงชีวิตเนื่องจากอาจใช้เวลานานในการตรวจจับแหล่งที่มา ดรอนส์เหล่านี้อาจมีผลกระทบสำคัญในด้านนี้

การออกแบบ AI สำหรับดรอนส์

อุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับนักวิจัยคือการออกแบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่จำเป็นสำหรับการทำงานที่ซับซ้อน เนื่องจากรูปทรงเล็กของดรอนส์ ส่วนการคำนวณและหน่วยความจำที่ต้องใส่เข้าไปในตัวเครื่องได้อย่างแน่นหนา นักวิจัยได้พึ่งพาแนวทางการนำทางและค้นหาที่ได้รับแรงบันดาลใจจากธรรมชาติ

การวิจัยได้รับการตีพิมพ์บนเซิร์ฟเวอร์บทความ ArXiv และจะนำเสนอที่การประชุมหุ่นยนต์ IROS ในช่วงปลายปีนี้

สิ่งที่จำเป็นสำหรับการค้นหาการรั่วไกส์อิสระ

การค้นหาการรั่วไกส์อิสระเป็นงานที่ซับซ้อนมาก และต้องใช้เซ็นเซอร์ไกส์เทียมที่ไม่สามารถตรวจจับปริมาณไกส์ที่เล็กน้อยได้ดี นอกจากนี้ยังต้องตรวจจับการเปลี่ยนแปลงไกส์ที่รวดเร็ว

นอกจากงานที่แท้จริงแล้ว สภาพแวดล้อมก็ยังทำให้เกิดปัญหาเมื่อมันซับซ้อน สำหรับเหตุผลเหล่านี้ การวิจัยแบบดั้งเดิมได้พัฒนาไปสู่หุ่นยนต์เดี่ยวที่ค้นหาการรั่วไกส์ในพื้นที่เล็กๆ ที่ไม่มีภัยคุกคาม

กุยโด เดอ ครูน เป็นศาสตราจารย์ที่ห้องปฏิบัติการยานพาหนะอากาศขนาดเล็กของ TU Delft

“เรามั่นใจว่าฝูงดรอนส์ขนาดเล็กเป็นแนวทางที่มีแนวโน้มสำหรับการค้นหาการรั่วไกส์อิสระ” กุยโด เดอ ครูนกล่าว “ขนาดเล็กของดรอนส์ทำให้พวกมันปลอดภัยต่อมนุษย์และทรัพย์สินที่ยังอยู่ในอาคาร ในขณะที่ความสามารถในการบินจะช่วยให้พวกมันค้นหาต้นตอได้ในสามมิติ นอกจากนี้ขนาดเล็กของพวกมันยังช่วยให้พวกมันบินในพื้นที่ในร่มที่แคบได้ สุดท้าย การมีฝูงดรอนส์เหล่านี้ช่วยให้พวกมันค้นหาการรั่วไกส์ได้เร็วขึ้น ในขณะที่หลบหลีกจุดสูงสุดของการรั่วไกส์เพื่อค้นหาต้นตอที่แท้จริง”

尽管คุณสมบัติเหล่านี้มีประโยชน์ แต่ก็ยังทำให้เกิดปัญหาให้กับวิศวกรในการนำ AI ไปยังดรอนส์สำหรับการค้นหาการรั่วไกส์อิสระ เนื่องจากข้อจำกัดในการตรวจจับและประมวลผลบนเครื่อง การใช้ขั้นตอน AI ที่ใช้ในรถยนต์ไร้คนขับไม่สามารถใช้ได้ เนื่องจากพวกมันทำงานเป็นฝูง ดรอนส์จึงต้องหลีกเลี่ยงการชนกันในขณะที่ร่วมมือกัน

บาร์ต ดุยสเตอร์ฮอฟได้ทำการวิจัยที่ TU Delft

“ในความเป็นจริง ในธรรมชาติมีหลายตัวอย่างของการนำทางและค้นหาต้นตอที่ประสบความสำเร็จภายในข้อจำกัดทรัพยากรที่เข้มงวด” ดุยสเตอร์ฮอฟกล่าว “เพียงแค่นึกถึงว่าแมลงผลไม้ขนาดเล็กที่มีสมอง ~100,000 นิวรอนสามารถค้นหาสource ในครัวของคุณได้อย่างไม่ผิดพลาดในฤดูร้อน พวกมันทำได้โดยการรวมพฤติกรรมที่เรียบง่าย เช่น บินขึ้นลมหรือตั้งฉากกับลมขึ้นอยู่กับว่าพวกมันตรวจจับกลิ่นหรือไม่ แม้ว่าเราจะไม่สามารถคัดลอกพฤติกรรมเหล่านี้ได้โดยตรงเนื่องจากไม่มีเซ็นเซอร์ลมบนหุ่นยนต์ของเรา แต่เราก็ได้ฝังหุ่นยนต์ของเราด้วยพฤติกรรมที่เรียบง่ายในลักษณะเดียวกันเพื่อแก้ไขปัญหา”

https://www.youtube.com/watch?v=hj_SBSpK5qg

ดรอนส์ขนาดเล็กเหล่านี้พึ่งพาอัลกอริทึม “bug” ใหม่เรียกว่า “Sniffy Bug” ซึ่งช่วยให้พวกมันกระจายออกไปก่อนที่จะตรวจจับไกส์ ซึ่งช่วยให้พวกมันครอบคลุมพื้นที่ขนาดใหญ่และหลีกเลี่ยงอุปสรรคหรือซึ่งกันและกัน

เมื่อดรอนส์หนึ่งตรวจจับไกส์ มันจะส่งสัญญาณไปยังอีกเครื่องหนึ่ง ซึ่งจะร่วมมือกันเพื่อค้นหาต้นตอไกส์ให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ดรอนส์จะทำการค้นหาสำหรับการรั่วไกส์ที่มากที่สุดด้วยอัลกอริทึม “particle swarm optimization” หรือ PSO โดยที่แต่ละดรอนส์ทำหน้าที่เป็นอนุภาค

อัลกอริทึมได้รับแรงบันดาลใจจากพฤติกรรมและขบวนการของฝูงนก โดยที่แต่ละดรอนส์เคลื่อนที่ตามตำแหน่งการรั่วไกส์ที่สูงสุดที่รับรู้ ตำแหน่งสูงสุดของฝูง และทิศทางและความเร็วปัจจุบันของมัน หนึ่งในข้อดีของ PSO คือต้องวัดเพียงการรั่วไกส์โดยไม่ต้องมีการรั่วไกส์หรือทิศทางลม

“การวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าฝูงดรอนส์ขนาดเล็กสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้” กุยโดกล่าว “เราหวังว่างานนี้จะสร้างแรงบันดาลใจให้กับนักวิจัยหุ่นยนต์คนอื่นๆ ที่จะคิดใหม่เกี่ยวกับประเภท AI ที่จำเป็นสำหรับการบินอิสระ”