L’unité comprend les capacités d’un tout nouveau type de logiciel de contrôle de voyage par drone, documentent des experts. Juste après que Wil Koch ait piloté le drone d’un ami pour la première fois, en le faisant fonctionner en « vue à la première personne » lorsqu’une personne particulière porterait un casque attaché à un flux vidéo pertinent, le streaming Internet résiderait depuis l’appareil photo numérique sur le drone, simulateur de vol pensa-t-il était génial. Tellement étonnant, il est sorti le même jour et a acheté sa méthode: un casque vidéo, une commande et un drone quadcopter, que l’on appelle les nombreuses hélices qui le permettent. « Vous avez placé les lunettes de protection et elles vous permettent de voir l’envoi de clips vidéo à partir de votre caméra vidéo sur le drone », déclare Koch. C’est vraiment « de manière significative, le point le plus cool. » Au départ, la course automobile de drones à vue individuelle devient populaire parmi les fans de l’innovation technologique, où il y a des événements compétitifs dans le monde entier. Quelques semaines seulement après son résumé du sport, Koch, chercheur universitaire au Rafik B.Hariri Institute for Computing and Computational Scientific research du Boston College, a fondé Boston Drone Auto Racing comme un nouveau club informatique. Mais tout simplement parce que Koch croit comme un informaticien personnel, son imagination a rapidement envisagé d’essayer de trouver des moyens de prendre «la meilleure chose» et de la rendre encore plus cool. Que se passe-t-il si, réfléchit-il, vous pourriez utiliser l’intellect artificiel pour voyager plus rapidement et beaucoup plus exactement avec un drone par rapport à une installation commune? Koch n’aurait presque certainement jamais poursuivi cette pensée, ni même pour votre journée, quand il a piloté le drone de son ami venant d’une vision à vol d’oiseau. Mais c’est vraiment son nouvel enthousiasme qui pourrait inspirer une technologie de pointe pour les groupes de neurones, car lui et un groupe de collaborateurs ont créé Neuroflight pour améliorer les performances de vol. «[Sa] jouissance antérieure était associée à la cybersécurité et à la défense contre les cyberattaques autonomes des ordinateurs personnels« zombies »», explique le conseiller pédagogique de Koch, Azer Bestavros, directeur fondateur de votre Hariri Institute et écrivain senior du journal public général de votre équipe véhiculant Neuroflight. Mais juste après que Koch ait diminué, obsédé par la précipitation des drones, «il s’est allumé», affirme Bestavros avec un petit rire. En examinant la recherche dans l’intersection des drones et des connaissances artificielles, Koch et Bestavros ont découvert que Standard Electrical ainsi que d’autres titans du marché chassaient vigoureusement la technologie en raison de la place. «Wil et que j’ai prouvé la valeur et la probabilité de ce type de fonctionnement, compte tenu du pouvoir sur les véhicules autonomes et de la façon exacte dont vous pourriez utiliser l’IA et la découverte de machines pour y parvenir», déclare Bestavros, qui est un autre professeur de recherche sur les ordinateurs portables ou les ordinateurs dans le Université des Arts et des Sciences. « Tout comme le progrès de la technologie dans les courses de méthode 1 a généré une technologie que nous remarquons à l’intérieur de nos véhicules personnels », affirme-t-il, leur espoir est le fait que la construction de nouvelles solutions qui résistent aux conditions extrêmes de la course de drones forcera l’industrie plus large de la technologie de vol autonome dans un plus grand emplacement. À l’heure actuelle, les drones et la majorité des autres voitures télécommandées sont contrôlés au moyen de contrôleurs linéaires qui ne peuvent pas s’adapter aux problèmes de modification. « Imaginez que vous conduisez une voiture sur l’autoroute et que quelque chose de pneu devrait se mettre à niveau », explique Bestavros. «En tant qu’automobiliste, vous n’effectueriez pas les mêmes tâches que si vous conduisez un véhicule automobile avec plusieurs roues. Vous dirigeriez et accéléreriez de différentes manières. » Un quadcopter typique fonctionne avec un contrôle standard connu sous le nom de dérivé crucial proportionnel, ou contrôle PID, provenant de la communauté des ordinateurs portables ou de la recherche informatique. Cela permet au propriétaire d’offrir aux instructions du drone d’aller dans un chemin et une vitesse spécifiques en déplaçant les joysticks du contrôleur. Mais l’innovation technologique actuelle des contrôleurs ne consiste pas en une capacité inhérente à se conformer à des problèmes d’altération, comme des vents plus forts ou (idéalement pas), même la perte d’une hélice. Le contrôle Neuroflight, affirme Koch, est formé au simulateur informatique pour évoluer vers un large éventail d’occasions diverses, réparant la position du drone dans l’environnement dynamique et transformant, même s’il est informatisé. Juste après la formation sur simulateur, le réseau neuronal «éduqué» va fonctionner dans la vie réelle en envoyant des impulsions aux moteurs du drone, leur disant comment vous pouvez répondre pour assurer les mouvements du quadcopter de la manière spécifique dont son opérateur a l’intention. «Le PID est en fait un processus de gestion linéaire, mais le cadre n’est pas linéaire», déclare Koch, qui est un étudiant diplômé de l’université de Disciplines et Sciences en recherche informatique. « Nous déchirons ce contrôleur PID et tombons dans un groupe neuronal qualifié. »