Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) предложили эффективный, по их словам, способ помочь дронам перемещаться по незнакомой местности — так называемые «жидкие» нейросети.
Источник изображения: youtube.com/@MITCSAIL
Инженеры МТИ начали строить «жидкие» нейросети в 2021 году — так учёные назвали алгоритмы искусственного интеллекта, способные самостоятельно изменять свои параметры прямо в процессе работы. Такие нейросети адаптируются к новым данным в реальном мире, а не только на этапе обучения — иными словами, они обучаются «на лету».
Способность самостоятельно расставлять приоритеты в поступающей информации и игнорировать некритичные особенности местности может иметь решающее значение для работы дронов, отмечают исследователи. При решении навигационных задач «жидкие» нейросети оказались эффективнее всех остальных подходов: они принимали адекватные решения на незнакомой местности любого типа: лес, город, а также искусственная среда с дополнительными помехами и нестабильной обстановкой.
Первичное обучение адаптивного алгоритма было построено на наборе данных, полученных от пилота — человека. Благодаря этому система научилась учитывать его способность применять свои навигационные навыки на незнакомой местности, когда в условиях среды и её ландшафте происходят значительные изменения. «Жидкие» нейросети, в частности, помогают дронам отслеживать движущиеся цели. А дальнейшее их обучение может быть построено на данных от новых экспертных источников — это повысит надёжность и эффективность дронов в работе.