Velikost je vězením pro inženýrství.
Pokud si chcete postavit dron, který se vám vejde do dlaně, nedáte na GPS dopustit. Nemůžete s sebou nosit těžké lithium-iontové baterie, složitý systém LIDAR nebo objemné procesory. Fyzika to prostě neumožňuje. Vědci z Delft University of Technology však našli řešení tím, že si vypůjčili nápad od nejstarších letců přírody: včely medonosné.
Svůj přístroj nazvali Bee-Nav.
Myšlenka, publikovaná v časopise Nature, je klamně jednoduchá. Včely se neorientují se satelitní přesností. Učí se. Jak vysvětluje Guido de Kroon, hlavní autor studie, když včela opustí úl, trvá to krátký „učební let“. Pamatuje si orientační body. Poté, když vyrazí, sleduje směr a rychlost pomocí integrace cesty. Průběžně si vede záznamy o tom, jak daleko a kam letěla.
Integrace cesty je nepřesný proces. Sebemenší chyby se časem hromadí. Pokud se spoléháte pouze na svůj vnitřní kompas, nakonec se ztratíte. Včely řeší tento problém tak, že se při zpáteční cestě spoléhají na původní vzpomínky na orientační body.
Výzkumníci tento pracovní postup zkopírovali.
Uložení pohledu
Dron vybavený systémem Bee-Nav začíná visením poblíž místa startu. Mikroskopický panoramatický fotoaparát snímá krajinu. Nejedná se o pasivní pozorování. Během letu malá neuronová síť na palubě spojuje tyto obrázky s „domácími vektory“.
Představte si je jako neviditelné šipky směřující přímo zpět k přistávací ploše.
To vytváří to, co tým nazývá Oblast pro naučený návrat. Jakmile dron pochopí, jak vypadá „domov“, může létat daleko. Při návratu se nejprve spoléhá na integraci cesty – ustupování zpět na základě rychlosti a směru. Pokud se dostane do této známé bezpečné zóny, vizuální síť se zapne. Kamera rozpozná jeho okolí a navede ho po zbytek cesty.
Žádné satelity. Žádné globální mapy. Pouze paměť.
Malé počítače, velké výsledky
Hardware dělá všechnu tvrdou práci? Standardní Raspberry Pi 4. Velikost kreditní karty. Provozuje neuronové sítě s využitím 3,4 až 42,3 kilobajtů paměti.
Zastavte se na chvíli a přemýšlejte o tom.
To je tisíckrát méně paměti, než spotřebují tradiční mapovací systémy. A fungovalo to. Testovací drony se vrátily ze vzdálenosti 600 metrů (téměř 2000 stop) pod širým nebem. Poradili si s poryvy větru. Fungovaly i v oslepujícím slunečním světle, které zakrývalo kameru. Našli svou cestu.
Sarah Bergbreter, profesorka strojního inženýrství na Carnegie Mellon University, se studie nezúčastnila, ale byla ohromena. Jasně vidí potenciál této technologie.
„U malých robotů, na kterých můj tým pracuje, umožňuje tento přístup seriózní nasazení na otevřeném poli.“
Ještě není všechno dokonalé
To ještě není všelék.
V brnění jsou otvory. Co kdyby dron potřeboval navigovat mezi více zapamatovanými místy, než se jen vracet domů? Co když začne z prázdného pole, kde nejsou žádné orientační body, kterých by se mohl „chytit“? Tyto otázky zůstávají otevřené.
Sean Humbert z University of Colorado Boulder poukazuje na další problém: nepřehledné prostředí. Bee-Nav pomáhá s orientačním určením, ale špatně si poradí s dynamickými překážkami. Stále potřebujete místní systémy pro zamezení kolizím, abyste nenarazili do zdí nebo jedoucích aut.
De Kroon však tvrdí, že cesta je dostatečně jasná.
Tato technologie dokáže zmenšit autonomní drony na 30 nebo 50 gramů. Poznamenává, že škálování na velikost hmyzu vyžaduje nejprve vyřešení problému miniaturizace baterie – přetrvávajícího základního problému. Ale “mozek”? Mozek je již připraven.
Nebo je alespoň menší, než jste si mysleli, že by měl být.
