Рада ухвалила закон про мобілізацію: що змінюється для українців
Долар 41.54 ₴ (+0.12), євро 44.98 ₴ (-0.05)
Кременчук: +18°C, ясно. Увечері до +12°C.
День працівників соціальної сфери. Всесвітній день сміху.
Сьогодні святкують: Максим, Віктор, Тамара
Овен: Хороший день для нових починань. Зірки сприяють ініціативі.
2004 — Кіпр, Чехія та 8 інших країн вступили до Євросоюзу
Паливо знову подорожчало: А-95 переступив психологічну межу
Apple iPhone 17 Air: все що відомо про найтоншу модель
Дрони вже стали невід'ємною частиною сучасних технологій, але їхня ефективність іноді обмежується природними умовами, такими як сильні пориви вітру. Щоб вирішити цю проблему, дослідники з MIT розробил
Дрони вже стали невід'ємною частиною сучасних технологій, але їхня ефективність іноді обмежується природними умовами, такими як сильні пориви вітру. Щоб вирішити цю проблему, дослідники з MIT розробили новий алгоритм на основі машинного навчання, здатний допомогти дронам адаптуватися до змін у вітрових умовах і підтримувати задану траєкторію.
Традиційні методи управління дронами вимагають попереднього знання про можливі збурення. Проте новий алгоритм, розроблений MIT, не потребує такої інформації. Він використовує дані, зібрані всього за 15 хвилин польоту, щоб навчитися адаптуватися до невідомих вітрових умов. Це досягається завдяки застосуванню мета-навчання, що дозволяє системі швидко вибирати найкращий алгоритм для поточних умов.
Ця технологія дозволяє дронам зменшити відхилення від траєкторії на 50% у порівнянні з базовими методами, навіть у симуляціях з невідомими швидкостями вітру. Це відкриває нові можливості для використання дронів у складних умовах, таких як гасіння пожеж чи доставка важких вантажів.
Команда дослідників з MIT продовжує тестувати свою систему на реальних дронах, адаптуючи її для роботи з різними джерелами збурень. Вони також планують розширити метод, щоб він міг одночасно обробляти збурення з кількох джерел і вивчити можливості безперервного навчання, що дозволить дронам адаптуватися до нових умов без повторного навчання.
Це дослідження підтримано MathWorks, MIT-IBM Watson AI Lab, MIT-Amazon Science Hub та MIT-Google Program for Computing Innovation, що підкреслює його важливість і потенціал для майбутніх розробок у сфері автономних систем.
Без спаму. Лише топ-матеріали Gosta. Відписатись в один клік.