Ученые из Делфтского технологического университета совместно с Вагенингенским университетом представили новый метод, позволяющий дронам определять приближение сбоев в работе систем. Это открытие позволит беспилотникам адаптироваться к изменениям до того, как произойдет потеря контроля. Информация об этом опубликована в Interesting Engineering.
Метод, разработанный исследователями, основывается на природном явлении, известном как "критическое замедление". Это явление указывает на приближение экосистем к критическому моменту. В ходе своих исследований ученые выбрали использовать этот принцип для раннего выявления нестабильности в работе беспилотных летательных аппаратов, а также самолетов и автономного транспорта.
Специалисты отметили, что их метод опирается на данные с бортовых датчиков, которые фиксируют незначительные изменения в реакциях систем на возможные повреждения. Это позволит дронам продолжать выполнять свои функции даже после получения повреждений. Решение, по словам исследователя Джаспера ван Бирса из Делфтского университета, похоже на реакцию человека на боль после травмы, когда возникает обратная связь о состоянии и безопасности дальнейших действий.
Ван Бирс добавил, что современные машины зачастую лишены такого уровня самосознания, и новые индикаторы, использующие данные в реальном времени, могут стать первым шагом к созданию более адаптивных инженерных систем.
Для проверки своей методологии исследователи провели эксперименты в центре исследований дронов CyberZoo при Делфтском технологическом университете. Здесь они намеренно наносили повреждения дронам, приближая их к состоянию потери управления, и сопоставляли собранные полетные данные с компьютерными моделями.
Эксперименты позволили определить, какие комбинации повреждений и маневров чаще всего приводят к нестабильности в полете. Исследователи также показали, что предупреждающие индикаторы могут помочь дронам корректировать свое поведение в процессе полета после получения повреждений.
"Мы продолжаем достигать прорывов, сочетающих различные научные дисциплины – в данном случае аэрокосмическую инженерию и экологию, что позволяет нам превращать фундаментальные исследования в практические технологии", – отметил ван Бирс.
Тем временем, пациент Neuralink Алекс Конли, страдающий от травмы позвоночника, смог управлять радиоуправляемой моделью самолета, "подключив" свой мозг к контроллеру. Более того, он использовал вживленный нейрочип для написания кода для Arduino, обеспечив интеграцию интерфейса "мозг-компьютер" с системой управления дроном.
