AI-forskning giver flere øjne og ører til eftersøgnings- og redningsmissioner

Redningshold kom ned på ødelæggelserne efterladt af orkanen Michael i oktober, febrilsk leder efter overlevende. Men en uge senere, mere end 1, 000 mennesker stod stadig for, lader familier vente og håbe.

Droneassistance i naturkatastrofeberedskab er nu i bedste fald forenklet med en række forhindringer. Men ny forskning ledet af Purdue University-professorer arbejder på at bruge kunstig intelligens og læringsalgoritmer til at skabe en platform, der tillader flere droner at kommunikere og tilpasse sig, efterhånden som missionsfaktorer ændrer sig.

Shaoshuai Mou og Dan DeLaurentis, professorer i aeronautik og astronautik, leder forskningen, som modtog treårig finansiering fra Northrop Grumman Corp. som en del af Real Applications of Learning Machine-konsortiet.

"For systemet, vi fokuserede på et multi-agent netværk af køretøjer, som er forskelligartede og kan koordinere med hinanden, "Sådan lokal koordinering vil give dem mulighed for at arbejde som en sammenhængende helhed for at udføre komplicerede missioner såsom eftersøgning og redning."

"Der er udfordringer på dette område. Miljøet kan være dynamisk, for eksempel, med vejret skiftende. Dronerne skal være adaptive og skal være i stand til real-time miljøopfattelse og online autonom beslutningstagning."

Distribueret kontrol, menneske-maskine blandet autonomi, livslang læring og kunstig intelligens vil være nøglen til den foreslåede forskning, sagde Mou.

I denne forskning, AI og maskinlæringsteknikker vil hjælpe systemet på mange måder, såsom i objektgenkendelse og menneske-maskine kommunikation, og forbedre systemets ydeevne over tid. Især systemet assisteret af AI vil give mulighed for input fra en menneskelig chef til missionsparametrene og lader dronerne give feedback og endda forslag i naturligt sprog.

"For komplekse situationer, vi er stadig nødt til at involvere mennesker i løkken og prøve at lave blandet autonomi bestående af maskiner og mennesker, " sagde Mou.

I missionsscenarierne, et jordbaseret kraftfuldt behandlingskøretøj vil kommunikere til enten luft, jord- eller vanddroner, der kan dække et bredt område.

"Brugen af ​​kombinationen af ​​heterogene køretøjer burde være nøglen til så mange komplicerede problemer, " sagde Mou.

Mou og DeLaurentis får følgeskab i projektet af fakulteter fra University of Illinois-Chicago og University of Massachusetts i Amherst.