Ingenieros de Caltech han desarrollado Neural-Fly, un dron resistente a tornados que puede sobrevivir a casi cualquier tipo de clima.
Más específicamente, Neural-Fly incluye un método de aprendizaje profundo capaz de ayudar a los drones a lidiar con condiciones de viento nuevas y desconocidas en tiempo real simplemente modificando algunos parámetros clave.
Fue probado en el Centro de Tecnologías y Sistemas Autónomos (CAST) de Caltech utilizando su túnel de viento de clima real.
El túnel de viento real de Caltech es esencialmente una matriz personalizada de 3×3 metros que consta de más de 1200 pequeños ventiladores controlados por computadora que permiten a los ingenieros simular todo, desde una ligera ráfaga hasta un tornado.
Neural-Fly puede superar estos desafíos mediante el uso de una estrategia de separación que solo requiere actualizar algunos parámetros de la red neuronal en tiempo real.
“Tenemos muchos modelos diferentes derivados de la mecánica de fluidos, pero lograr la fidelidad del modelo correcto y ajustar ese modelo para cada vehículo, condición del viento y modo de operación es un desafío.
Por otro lado, los métodos de aprendizaje automático existentes requieren grandes cantidades de datos para entrenar.
Sin embargo, no igualan el rendimiento de vuelo de última generación logrado utilizando métodos clásicos basados en la física.
Además, adaptar una red neuronal profunda completa en tiempo real es una tarea enorme, si no imposible actualmente“, dijo Michael O’Connell, Caltech estudiante graduado.
Fuente: Caltech